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《定量预测》ppt课件2•定量预测概述•时间序列分析•回归分析•机器学习预测方法•预测模型的评估与选择01定量预测概述定义与特点定义定量预测是根据历史数据和数学模型,对未来事件或趋势进行数量预测的方法特点基于数据和模型,预测结果具有可重复性和可检验性,适用于长期、中期和短期预测定量预测的重要性010203决策支持资源分配风险管理为决策者提供准确、可靠的预测预测市场需求和趋势,有助于合预测可以帮助识别潜在风险,提数据,帮助其制定科学合理的计理分配资源,提高生产和销售效前采取应对措施,降低风险损失划和策略率定量预测的方法分类时间序列分析回归分析基于时间序列数据,分析数据变化规通过研究自变量与因变量之间的关系,律,预测未来趋势建立数学模型进行预测机器学习算法专家系统利用计算机算法学习数据中的模式,结合领域专家的知识和经验,建立预进行预测包括支持向量机、神经网测模型适用于复杂、不确定性高的络等预测问题02时间序列分析时间序列的概念时间序列的概念时间序列是指按照时间顺序排列的一系列观测值1它可以是一个数字、一个指标或一个事件在时间上的连续记录时间序列的特点时间序列具有动态性、趋势性和周期性等特点,2这些特点反映了数据随时间变化的规律时间序列的应用时间序列分析在金融、经济、气象、水文等领域3有着广泛的应用,如股票价格分析、消费者行为预测、气候变化研究等时间序列的预处理数据清洗平稳化处理去除异常值、缺失值和重复值,确保数据质对非平稳时间序列进行差分、对数转换等处量理,使其满足平稳性要求标准化处理季节性分解将数据转化为均值为
0、方差为1的标准形式,将时间序列分解为季节性成分和趋势性成分,便于后续分析以突出不同特征时间序列的平稳性检验单位根检验检验时间序列是否存在单位根,即是否存在非平稳性常用的单位根检验方法有ADF检验和PP检验季节性检验检验时间序列是否存在季节性特征,如周期性波动常用的季节性检验方法有季节性自相关图和季节性K-L散度等时间序列的季节性检验季节性自相关图通过绘制自相关图来观察时间序列的季节性特征,自相关图可以反映不同滞后期之间的相关性季节性K-L散度比较时间序列在不同滞后期上的K-L散度值,如果散度值存在显著差异,则说明存在季节性特征季节性分解将时间序列分解为季节性成分和趋势性成分,以突出不同特征常用的季节性分解方法有乘积季节分解和加法季节分解等03回归分析线性回归分析线性回归分析是一种通过建立自变量和因变量之间的线性关系来预测因变量的方法它通过最小化预测值与实际值之间的残差平方和来拟合模型,并使用最小二乘法求解参数线性回归分析适用于因变量与自变量之间存在线性关系的场景,并且自变量对因变量的影响是线性的多元线性回归分析多元线性回归分析是一种处理多个自变量对因变量影响的线性回归分析方法它通过引入多个自变量并建立它们与因变量之间的线性关系来预测因变量的值多元线性回归分析可以揭示多个自变量对因变量的共同影响,并帮助预测未来趋势岭回归分析岭回归分析是一种改进的线性回归分析方法,用于处理自变量01之间存在多重共线性的问题它通过引入岭参数来惩罚回归系数的平方,从而避免过拟合和02不稳定估计岭回归分析能够提供更加稳定和可靠的预测结果,尤其在自变03量之间存在高度相关性的情况下主成分回归分析010203主成分回归分析是一种基于主它通过将多个自变量转化为少主成分回归分析能够消除自变成分分析的回归分析方法数几个主成分,并建立这些主量之间的多重共线性,并简化成分与因变量之间的线性关系模型,使得解释更加直观和方来预测因变量的值便04机器学习预测方法决策树预测总结词详细描述适用场景优点缺点决策树是一种监督学习决策树预测方法利用树决策树适用于分类和回易于理解和实现,能够容易过拟合,对噪声数算法,通过构建树状图形结构将数据集划分为归问题,尤其在处理具处理非线性关系,对数据敏感,对连续型特征对数据进行分类和回归若干个子集,每个子集有大量特征的数据集时据缺失不敏感的处理不够灵活分析具有相似的属性值通表现良好过递归地构建树,决策树能够预测新数据的分类或回归结果神经网络预测0102030405总结词详细描述适用场景优点缺点神经网络是一种模拟人脑神经网络由多个神经元组适用于处理复杂、非线性、能够自动提取特征,处理参数众多,训练时间长,神经元结构的计算模型,成,通过前向传播和反向高维度的数据预测问题非线性问题,具有强大的容易陷入局部最优解,对通过训练不断优化网络参传播不断调整神经元之间泛化能力数据预处理要求较高数的连接权重,以最小化预测误差常见的神经网络有感知机、多层感知机、循环神经网络等支持向量机预测总结词详细描述适用场景优点缺点支持向量机是一种分类支持向量机利用核函数适用于处理小样本、高能够处理高维数据和线对参数选择敏感,对大和回归算法,通过找到将数据映射到高维空间,维度的数据分类问题性不可分问题,具有较规模数据集处理效率较能够将不同类别数据点在高维空间中寻找最优好的泛化能力低最大化分隔的决策边界超平面作为决策边界支持向量机主要应用于分类问题,但也可以进行回归预测随机森林预测0102030405总结词详细描述适用场景优点缺点随机森林是一种集成学习随机森林由多个决策树组适用于处理分类和回归问能够提高预测精度,降低计算复杂度较高,在处理算法,通过构建多个决策成,每个决策树在随机选题,尤其在处理大数据集过拟合风险,对特征选择连续型特征时可能不够灵树并综合它们的预测结果取的数据子集上独立进行时表现优秀和异常值不敏感活来提高预测精度训练在预测阶段,随机森林将每个决策树的预测结果进行综合,以提高预测准确率05预测模型的评估与选择预测模型的评估指标准确度稳定性衡量预测值与实际值之间的差异,常用误评估预测模型在不同数据集上的表现是否差率或准确率来表示一致,以及是否容易受到异常值的影响解释性实时性评估预测模型是否易于理解,以及是否能评估预测模型是否能够快速地更新和提供够提供有意义的解释预测结果预测模型的选择原则数据可获取性适用性确保所选的预测模型所需的数据能够容易地根据问题的性质和目标选择最合适的预测模获取型计算效率泛化能力选择计算效率高、易于实现的预测模型,以选择具有较强泛化能力的预测模型,以避免便快速得出预测结果过拟合和欠拟合的问题预测模型的交叉验证法简单交叉验证留出交叉验证时间序列交叉验证自助交叉验证将数据集分成k份,每次将数据集分成训练集和测对于时间序列数据,按照通过随机采样数据集来进使用k-1份数据进行训练,试集,每次使用训练集进时间顺序将数据集分成k行交叉验证,每次使用不剩余1份数据进行测试行模型训练,并在测试集份,每次使用k-1份数据同的数据子集进行训练和重复k次,每次选取不同上进行验证进行训练,剩余1份数据测试的数据作为测试集进行测试重复k次,每次选取不同的数据作为测试集THANKS感谢观看。