作者Peekay (pk)
看板DataScience
标题[问题] 时间序列资料的处理问题
时间Sat Dec 8 16:59:38 2018
作业系统: mac
问题类别: ML,Regression,
使用工具: Language_R
问题内容:
想询问：
目前手边有A~Z间餐厅的历史时间序列资料(来客数,餐厅性质等..)，
想要预测A~Z间餐厅一段时间区间的来客数，
请问如果以机器学习方法
是否能直接将一整个A~Z的餐厅李史资料丢入模型中来训练，
还是须将资料拆成A,B,C,D,E....Z来个别训练多个模型呢？
因之前都是碰分类问题较多，
第一次尝试时间序列的问题，
感谢各位。
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1F：→ ANIO1021: RNN或1-d CNN 12/08 18:26
2F：推 f496328mm: 全部丢入一个，不要分开 12/09 03:34
3F：→ f496328mm: 我做过类似的，是预测每家商店的库存&销售量，并没有 12/09 03:35
4F：→ f496328mm: 分开做 12/09 03:35
5F：→ HumuHumu: 你修交大的课是不是 12/31 11:03
6F：→ HumuHumu: 提示一下 把餐厅名称也当成变数丢进去就好 12/31 11:03