价格预测使用regreddion

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我有黄金价格的数据集和修改，并经过一些预处理我结束了以下数据框：价格预测使用regreddion

有50000记录在数据集中和有人数超过500层不同的市场有不同的频率，所有列期望日期是int类型，日期是datetime对象。我需要预测某些特定日期的单位价格。但不知何故，我对这么多方法感到困惑。

我的问题是什么回归算法/方法是对这类数据的良好预测结果？

2016-11-23 samanv

这个问题太广泛了。市场分析是一个非常复杂的话题，涉及到对现有数据的很多分类。而且你显然计划在跨市场规模实施这一事实并不会让事情变得更容易。这个主题可以填写整本书。绝对不是这里可以回答的问题的格式。我建议你自己阅读计算市场分析报告，然后回答一个更具体的问题 – Paul

我建议在几个随机选择的市场上用线性回归开始你的探索。如果他们的模型很好，然后将其扩展到所有市场，并可能调查市场间的相关性。如果你是一个像这样的大数据集的新手，我不会推荐进入机器学习领域。那里有野兽爱无准备的肉体。 –

经过一番搜索和探索网络，我只是想出分析和预测**时间序列** - 因为这个数据是，** ARIMA **模型如果仔细利用，工作得很好。 – samanv

在机器学习或数据挖掘中，他们总是这么说，很多事情可以用很多方式完成。让我们尝试使用消除来决定给定问题的算法。主要情况是类变量（要预测的特征）是连续的，因此您应该使用任何回归算法。我建议使用线性回归，使用r^2分数来检查准确性，这基本上是实际值和预测值之间的平方差。如果它不是平等的，请尝试randomforest regressor。

来源

2016-11-23 19:23:37 vikky

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