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Python stepwise
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最新问答
我有一个名为“dataframe”的数据框,其中包含某个日期的销售信息。每个日期条目的格式为YYYY-MM-DD,数据范围为2012-2017。我想把这个数据帧分成6个单独的数据帧,每年一个。例如,第 ...
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我有一个数据框,大约每15分钟进行80.000次观测。假设季节参数m为96,因为每24小时模式重复一次。
当我在auto_arima算法中插入这些信息时,需要很长时间(几个小时)才能发出以下错误消息: ...
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Python 3.6
我的数据集如下:
这是旅游预订,比如说旅游公司,例如航空公司/火车/公共汽车等
date bookings
2017-01-01 438
2017-0 ...
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我正在使用auto_arima进行实验,它提供了最佳模型的良好输出,可用于时间序列预测
from pmdarima import auto_arima
stepwise_fit = auto_arim ...
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我正在跟随this文章编写一个异常检测程序,我的逐步模型似乎正在生成LinAlgError: Schur decomposition solver error.。我已经看到people与ARIMA函数 ...
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为什么Python中的auto_arima函数在数据集具有nan时不起作用,而R中的相同函数却起作用?
我正在进行数据插补,因此希望用预测值替换NaN值。删除NaN(如果删除,则在Python中工作) ...
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我正在比较auto-ARIMA与R(forecast包)和Python(pmdarima包)的结果。我得到的一个问题是,当d不为零时,R和Python中残差的长度是不同的。例如,在下面显示的代码中,在 ...
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我是Python的新用户。我开发了一个模型,它使用auto\u arima来预测超过11000个时间序列,这些时间序列的日值是过去1000天的。我拥有数据帧df_ts中的所有时间序列,并使用以下代码循 ...
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我将配置设置为:
v4l2-ctl -v pixelformat=pRCC,width=4056,height=3040
v4l2-ctl -p 10
然后使用以下方法获取帧:
v4l2-ctl - ...
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我搜索了这个解决方案,我在r编程中找到了一个解决方案,我需要一个python解决方案,谢谢
使用此代码
model=auto_arima(test_series_df_1,trace=True,ste ...
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我想检测包含趋势和季节性成分的“时间序列数据”中的异常值。我想省略那些季节性的峰值,只考虑其他峰值,并将它们标记为异常值。由于我是时间序列分析的新手,请帮助我解决这个时间序列问题。在
使用的编码平台是 ...
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我试图预测2000多种产品的销售情况。在我的数据中,我将每个产品的销售数据重新采样为每周销售数据,每个产品的时间序列数据表现出不同的行为。季节性模式并不明显,这就是为什么我决定在Python中使用au ...
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最新项目
简介
pytest stepwise是运行pytest的插件
所有测试,直到某个测试失败,然后从以下位置继续下一次测试运行
上次运行失败。你可以把它看作是^{tt1}的组合$
选项,该选项退出失败测 ...
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逐步回归
向前和向后执行线性回归的python包
用法
该软件包可以导入,并且功能
正向回归:
执行正向特征选择
基于statsmodels.api.ols中的p值
论据:
具有候选功能的x-pand ...
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