机器学习中测试时间序列的问题有哪些

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(1)如我们所见，第一个差分消除了线性趋势。第二个差分（即（1）的差分）可以消除二次趋势，依此类推。A）k-折交叉验证 B）留一法交叉验证 C）Stratified Shuffle Split交叉验证 D）前向链交叉验证解决方案：（D）时间序列是有序数据。因此，必须对验证数据进行排序。前向链可确保这一点。其工作方式如下：fold 1：训练[1]，测试[2]fold 2：训练[1 2]，测试[3]fold 3：训练[1 2 3]，测试[4]fold 4：训练[1 2 3 4 香港云主机]，测试[5]fold 5：训练[1 2 3 4 5]，测试[6]A）真 B）假解决方案：（A）AIC = -2 * ln（likelihood）+ 2 * k，BIC = -2 * ln（likelihood）+ ln（N）* k，当：k = 模型自由度N = 观察数在N相对较低时（7及以下），BIC比AIC更能容忍自由参数，但在N相对较高时则容忍度较低（因为N的自然对数大于2）。A）通过获取日志来转换数据 B）对序列求差分以获取平稳数据 C）将MA（1）模型拟合到时间序列解决方案：（B）自相关显示出确定的趋势，而部分自相关显示出波动的趋势，在这种情况下，采用对数是没有用的。对序列求差分以获得平稳序列是唯一的选择。这些结果总结了简单指数平滑与时间序列的拟合。A）0.2,0.32,0.6 B）0.33，0.33,0.33 C）0.27,0.27,0.27 D）0.4,0.3,0.37解决方案：（B）指数平滑的预测值在3年中都是相同的，因此我们所需要的只是明年的值。平滑的表达式是smooth_t = y_t + (1 – ) smooth _t-1因此，对于下一个点，平滑的下一个值（下一个观察的预测）为smooth_n = y_n + (1 – ) smooth _n-1= 0.39680.43 + (1 – 0.3968) 0.3968= 0.3297这些结果总结了简单指数平滑对时间序列的拟合。A）0.3297 2 * 0.1125 B）0.3297 2 * 0.121 C）0.3297 2 * 0.129 D）0.3297 2 * 0.22解决方案：（B）预测误差的标准偏差为1个周期为 0.11252个周期为 0.1125 sqrt(1+2) = 0.1125 * sqrt(1+ 0.39682) ≈ 0.121如果ARIMA模型中的自回归参数（p）为1，则表示序列中不存在自相关。如果ARIMA模型中的移动平均成分（q）为1，则表示序列中具有滞后1的自相关如果ARIMA模型中的积分成分（d）为0，则意味着系列不是平稳的。A）仅1 B）1和2均 C）仅2 D）所有陈述解决方案：（C）自回归分量：AR代表自回归。自回归参数由p表示。当p = 0时，表示序列中不存在自相关。当p = 1时，表示序列自相关到一个滞后。积分：在ARIMA时间序列分析中，积分用d表示。积分是微分的倒数。当d = 0时，这意味着级数是平稳的，我们不需要取其差。当d = 1时，这意味着该序列不是平稳的，并且要使其平稳，我们需要求第一差分。当d = 2时，表示序列需要二次差分。通常情况下，两个以上的差分是不可靠的。移动平均分量：MA表示移动平均，用q表示。在ARIMA中，移动平均q = 1表示它是一个误差项，并且存在一个滞后的自相关。A）小于1 B）大于1 C）等于1 D）季节性不存在 E）数据不足解决方案：（B）由于有四个季度，所以季节指数必须总计为4。0.80 + 0.90 + 0.95 = 2.65，因此对于4的季节指数个季度必须是4-2.65 = 1.35，所以B是正确的答案。到此，关于“机器学习中测试时间序列的问题有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注开发云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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