我具有一遍又一遍出售的产品的历史销售数据。即使在任何给定时间段内数字变小或变大，购买曲线也趋于类似。我正在尝试预测刚开始的一个赛季结束时的销售情况，并且在“测试集”中只有几个数据点。
我研究使用时间序列模型，但我的印象是我只能预测同一条曲线上的未来点，而不能预测具有新数据的新曲线。
我还尝试了使用所有预测变量的随机森林方法，当我没有特定变量时使用-1000（例如，当测试数据仅在前3周完成时，在第6周的销售情况）。
第1、2、3、4、5、6、7周
火车10，11，12，15，15，18，24，30
测试集4，5，7，9
我希望该模型能够基于销售数据找到趋势，并根据测试集中到目前为止发生的情况使用它来查找最终的门票销售。该测试集有时可能具有1周的数据（预测不会很有用）或6周的数据（非常有预测性）。