支持向量回归时间序列预测 - 蟒蛇

Question

我有一年的峰值负荷数据集。它是一个简单的两列数据集，具有日期和负载（kWh）。

我想在前9个月训练它，然后让它预测接下来的三个月。我无法理解如何实现SVR。我知道我的'y'将是以kWh为单位的预测值，但我的X值是多少？

有人可以帮忙吗？

Answer 1

给定多变量回归，y =

回归是一种多维分离，由于它不是3D，因此难以在头部中进行可视化。

更好的问题可能是输出值“y＆＃39;”

由于您拥有内核源代码中loadavg的代码，因此可以使用输入参数。

Answer 2

对于Python（我想，R的方式相同）：

1. 以这种方式收集数据： [x_i-9，x_i-8，...，x_i] vs [x_i + 1，x_i + 2，x_i + 3]
2. 第一个向量 - 您的输入向量。第二个向量 - 您的输出向量（或者您喜欢的值）。使用方法适合此处，例如：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html#sklearn.svm.SVR.fit

您可以尝试缩放，移除异常值，应用权重等。玩：）