作者ken83715 (冒烟的宏)
看板DataScience
标题[问题] 可以事先取得的流动资料
时间Mon Sep 17 10:53:47 2018
大家好
在使用模型做回归或分类时
通常是依据当下给的许多参数(feature)来进行预测
但是现实世界中
常常许多参数是当下无法立即取得的
例如以台北市作为预测的场景
要取得未来某个时间的天气
一小时内某个公车站的公车通过数量
或者是捷运搭乘人数等等
因此有时候我们只能以当下拥有的资讯作为参数
例如星期几
年 月 日 小时
是否为假日
连假(可以预先知道)
想请问大家
还有什麽资讯
是可以提前很多预先知道
并且会随时间变化呢?
谢谢大家~
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 140.96.111.100
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/DataScience/M.1537152829.A.94A.html
1F：推 st1009: 基本上都是用现在及过去资讯去推测吧？天气可能用风向，水 09/18 21:37
2F：→ st1009: 气，气温，搭配过去的纪录训练然後推测 09/18 21:38
例如我想预测11月每天的某个数值，11月的天气现在是拿不到的呀
但是我可以知道哪天放假
※ 编辑: ken83715 (140.96.111.100), 09/19/2018 15:56:18
3F：推 whsunset: 要预测明天的天气的话，就会拿过去以及今天的资讯来预测 09/19 19:43
4F：→ whsunset: 呀，请问你想要拿什麽资讯却拿不到呢？ 09/19 19:43
因为现有的模型都是以当天的资料预测当天的数值
或是特定那个小时的资料预测该小时的数值
还有用过去以及今天的资讯也是一种
但是如果要预测的范围离现在非常远呢?
例如半年後 的数值
现在就是在想有没有什麽是可以拿到的
※ 编辑: ken83715 (140.96.111.100), 09/20/2018 17:19:50
5F：→ toy9986619: 通常半年後的预测，不太容易准确吧? 09/26 11:11
6F：推 a78998042a: 就是背景知识、他领域的理论延伸的模型，像是物理学上 09/28 18:24
7F：→ a78998042a: 怎样预测行星始亡，都是依靠假设的物理模型。金融方面 09/28 18:24
8F：→ a78998042a: 就是从基本面展望公司未来的收益。如果单纯想收集一些 09/28 18:24
9F：→ a78998042a: 既有资料，难度跟偏误都不小吧 09/28 18:24