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  • Energy Consumption (能源消耗)数据集预测(3): lightgbm再立标杆
    前两篇文章,我们分析分别用了prophet 和 seasonal_decompose 对信号进行了分解。机器学习中一直流程的一段话:模型和特征工程决定了结果的极限,调参只是逼近这个极限。 所以本人一般不喜欢简单粗暴的调参,而是喜欢在模型上多试几次,或者在特征上变一下。 今天我们…
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  • Energy Consumption (能源消耗)数据集预测(2): 传统季节性信号分解PK prophet
    上一篇我们讲解了如何在2小时快速完成时间序列的预测。采用的算法是facebook的prophet。文末,我们留了一个问题:如何知道我们快速创建的prophet的模型相对是好还是坏? 我一直信奉的原则是:机器学习,尤其是优化问题,一定要先找到一个baseline。之后我们就可以找…
    • 数据如琥珀
    • 5年前
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