计算散点图的正弦回归

Question

我在散点图上有过去四年的天气数据。x轴是时间（以天为单位），y轴是温度。我想用它来预测未来的天气值。情节以正弦波的形式展开，这让我相信我应该使用正弦回归。我用这个错了吗？如果没有，我如何计算？如果我错了，我应该用什么来得到我想要的

这是我现在写的代码，但我不知道我们从这里开始

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('csv/weather.csv')
df.plot(kind='scatter', x='Date time', y='Temperature', color='red')

plt.show()

Answer 1

看起来您正在处理的时间序列具有季节性成分。在这种情况下，明智的做法是在拟合任何预测模型之前先去掉季节性因素。主要原因是，您将给模型增加不必要的复杂性，这很可能会使正弦行为建模困难，从而也能够很好地处理您想要建模的基本模式

常用的方法是通过提取自相关来检测信号的季节性，并通过提取相应的滞后差来消除它

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