预测建模

Question

如何对这类数据进行回归（随机森林，神经网络）？

数据包含功能，我们需要根据周和属性预测销售数量

这里我附上了样本数据 Here we are trying to predict sales quantity based on other attributes

Answer 1

多元线性回归

假设

• 输入变量x [] []（每行对应一个样本，每列对应一个变量，如周，季，......）
• 预期输出y []（与x一样多的行）
• 正在学习的参数theta []（尽可能多的输入变量+ 1）

您正在优化函数h：

h = {x [j] [i] * p [i] - y [j]}的所有j的总和是最小的

这可以通过梯度下降轻松实现。 您还可以包含参数组合（并且只包含那些伪参数的更多组）

我在GitHub存储库中有一些代码可以执行基本的多元线性回归（对于我有时教过的课程）。

https://github.com/jorisschellekens/ml/tree/master/linear_regression