预测技术

资 源 简 介

预测技术

详 情 说 明

预测技术是一类通过分析历史数据来推断未来趋势的方法，广泛应用于商业、气象、金融等领域。其核心思想是挖掘数据中的潜在规律，并建立数学模型进行外推。

常见预测方法可分为三类： 传统统计方法：如移动平均、指数平滑、ARIMA时间序列模型，适合具有明显周期性的数据 机器学习方法：包括随机森林、LSTM神经网络等，能处理非线性关系和高维特征 混合方法：结合统计模型与机器学习优势，例如Prophet等工具

实现预测通常需要经过数据清洗、特征工程、模型训练和验证四个步骤。其中过拟合问题是最大挑战，需通过交叉验证等方法确保模型泛化能力。随着深度学习发展，预测技术正从结构化数据向图像、文本等非结构化数据延伸。