假设我正在训练一个预测明天销售额的模型。我有前几天和未来几天的数据，并且知道我以前的销售额。关于明天，我知道这是一个工作日，会下雨，而且是一个假日。我如何使用这些数据进行预测？
数据集如下所示。
| 工作日|假日|天气|销售额|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| 1个|无|雨天|二十五|
| 1个|无|雨天|二十七|
| 1个|1个|桑尼|二十三|
| 无|无|桑尼|二十四|
| 无|无|多云|三十一|
我用前150天的多变量最小二乘法建立了训练集，但是为了做预测，我只使用前几天的数据。
我有关于明天的数据并想使用它。我该怎么做？
1条答案
按热度按时间whitzsjs1#
您可以将工作日/假日/天气数据移动-1，并在训练期间将其用作输入。然后在推理时将明天的数据用作输入。
作为一个例子，请参阅Aurélien Géron的“使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow进行机器学习的实践，第3版”，第559页：
“... df_mulvar[“下一天类型”] = df[“天类型”].shift（-1）#我们知道明天的类型”
此示例也可在以下位置获得（请参见“多元时间序列”一节）：https://github.com/ageron/handson-ml3/blob/main/15_processing_sequences_using_rnns_and_cnns.ipynb