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python数据预测模型（python做预测）

发布时间：2025-09-22 18:44:30
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【数模百科】灰色预测模型GM(1,1)讲解,看这一篇就够了(附python...

灰色预测模型GM讲解：定义与适用场景：灰色预测模型GM是一种针对数据量不多的情况进行预测的方法。它基于灰色系统理论，能够构建简单的数学模型来预测数据的走势。该方法特别适用于单调变化过程，即增长或下降趋势明显，且数据变化遵循指数规律的序列。但请注意，它不适用于波动或非单调变化的数据。

python数据预测模型（python做预测）

灰色预测模型GM(1，1)是一种专门针对数据量不多情况下进行预测的方法。它基于灰色系统理论，能通过构建简单数学模型预测数据走势，尤其适用于单调变化过程，即增长或下降趋势明显，数据变化遵循指数规律的序列。然而，它不适用于波动或非单调变化。

灰色预测模型GM的解读 原理： 累加生成：GM模型首先通过对原始数据进行累加生成处理，形成新的序列，这一过程旨在揭示原始数据中潜在的规律。 灰色微分方程：在累加生成序列的基础上，通过邻均值生成法构造新的数据序列，进一步提取数据中的模式和规律。

Python数据分析(4)决策树模型

蛋肥想法： 特征重要性最高的是“satisfaction_level”，而“salary”在该模型中的特征重要性为0，并不符合实际（钱可太重要了~），应该是因为数据处理时单纯将工资分为“高”“中”“低”3个档次，使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。

决策树模型在机器学习中是一种常用分类和回归算法。其构建基于 if/else 选择结构，使用基尼系数作为评估节点划分好坏的指标。基尼系数定义为样本集中各类别的概率平方之和的差值，数值范围在 0 到 1 之间，数值越大表示分类越混乱。决策树通过最小化基尼系数来构建模型，降低数据的不确定性。

Permutation Feature Importance通过随机打乱特征值，观察性能变化，计算特征重要性。GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）提供特征在模型中的分裂度，而XGBoost梯度提升算法也可以用于特征重要性分析。这些方法为理解特征重要性提供了全面视角，决策树和集成学习模型直接提供分析，统计学方法深入了解特征关系。

大模型数据集

大模型中的数据集是由数据样本组成的集合，这些样本之间是独立的，单个样本拿出来仍然可以称为此目标的样本。以下是关于大模型数据集的详细解释：规模大：大模型数据集的一个显著特征是它的规模。这些数据集通常包含数百万到数十亿个样本数据，这些数据样本可以是文本、图像、音频、视频等多种模态。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。

获取大模型数据集的最靠谱方式包括hugging face、github、kaggle等平台。在获取之前，重要的是要明确了解所需数据集的用途和性质。

大模型训练常用的数据集主要包括以下几种：斯坦福开源数据集：包含52，000条用于微调Alpaca模型的指令跟随数据，每条指令独一无二，包括指令、可选输入和由textdavinci003生成的指令答案。Belle开源数据集：由个性化角色对话、中文数据题数据和中文指令数据三部分组成，每个示例包含指令、输入和输出，结构统一。

大模型测试数据集汇总 以下是对大模型测试数据集的详细汇总：MMLU（大规模多任务语言理解）简介：MMLU是一个包含57个多选问答任务的英文评测数据集，旨在衡量模型在预训练期间获得的知识。该基准涵盖STEM、人文科学、社会科学等57个科目，难度从初级到高级专业水平不等，考验着世界知识和解决问题的能力。

大模型训练编程数据集处理格式通常涉及文本数据和图像数据的处理，以及数据集格式的要求。文本数据处理格式：去除标注痕迹：在文本数据中，需要去除人工标注的标签信息，只保留纯文本内容，以确保模型训练时不受标注信息的干扰。

【Python时序预测系列】基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测(案例+...

1、本文探讨基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测的具体步骤与案例，适用于单站点多变量的单步预测问题，以股票价格预测为例。CNN-LSTM结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM），前者擅长提取输入数据的空间特征，后者用于捕捉时序依赖关系，共同应用于具有时空信息的数据处理，如图像序列、视频序列等。

2、此文章探索基于LSTM在Python环境下，实现多变量时间序列预测的实践。重点在于单站点多变量单步预测，以股票价格预测为案例。首先，数据集被导入，包含5203条记录。数据按照8：2的比例划分为训练集与测试集，其中训练集有4162条数据，测试集有1041条数据。为了进行预测，数据集需要进行归一化处理。

3、本文介绍了基于HO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、HO-CNN-LSTM、CNN-LSTM四个模型的多变量时序预测方法，并采用了河马优化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm，HO）进行参数优化。同时，通过消融实验对比了不同模型的表现。

【Python时序预测系列】基于LSTM实现多变量时间序列预测(案例+源码...

此文章探索基于LSTM在Python环境下，实现多变量时间序列预测的实践。重点在于单站点多变量单步预测，以股票价格预测为案例。首先，数据集被导入，包含5203条记录。数据按照8：2的比例划分为训练集与测试集，其中训练集有4162条数据，测试集有1041条数据。为了进行预测，数据集需要进行归一化处理。

具体实现过程如下： **数据集读取**：首先导入数据集，使用`df`表示。 **数据集划分**：将数据集划分为训练集与测试集，比例为8：2，训练集包含4162条数据，测试集包含1041条数据。 **数据归一化**：对数据进行归一化处理，确保模型训练效果。

本文以pytorch框架为基础，采用LSTM方法进行温度预测，数据和代码源自kaggle。数据集覆盖了印度德里市从2013年1月至2017年4月的温度、湿度、风速、气压等数据。首先，数据集包括五列，其中一列为时间信息，另外四列分别是平均温度、湿度、风速、气压。本示例仅关注平均温度的单变量时间序列预测。

在Python中利用Keras的多标签文本LSTM神经网络进行NLP任务的分类。 利用长短期记忆模型LSTM在Python中进行时间序列预测分析，特别是用于预测电力消耗数据。 在Keras环境中使用LSTM解决序列问题。 利用PyTorch在Python中构建机器学习分类模型，预测银行客户流失情况。

结论 通过消融实验和评价指标的对比，可以得出结论：HO-CNN-LSTM-Attention模型在多变量时序预测中表现最优。注意力机制和河马优化算法对模型性能的提升具有显著作用。本方法具有较高的实用价值和学术意义，为多变量时序预测提供了新的思路和方法。

TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，可以用来处理时间序列。时间序列预测中，马尔可夫模型是计算某一个时刻的输出值，已知条件是这个时刻之前的所有特征值。LSTM 或者是 GRU这样的RNN模型，也是处理时间序列模型的自然选择，因为RNN生来就是为了这个。

python数分实战——中国高考数据分析、可视化及预测(含数据源)

1、中国高考数据分析、可视化及预测实战概述：数据处理与分析：数据集获取：首先，通过特定渠道获取中国高考相关的数据集，并进行整理。数据分析与可视化关键发现：新生儿数量：自1987年后呈现递减趋势，2016年后下降尤为显著。年GDP：持续上升，1993年后趋势尤为明显，与新生儿数量无明显正相关，但在某些区间存在负相关。

2、数据获取：需要从指定数据源获取数据集。数据概览：数据集包含13个维度，其中12个是数值特征，另一个是渠道标识。数据中存在缺失值和异常值。数据处理：删除冗余列，进行数据清洗，并进行数据标准化，以确保不同特征之间的可比性。

3、数据处理：使用Pandas库。数据可视化：使用Pyecharts库。文本分词：使用jieba库。数据统计：使用collections库。数据源：数据从评论区提供的【数据集】中获取。数据预处理：查看数据基本信息：输出数据的索引、数据类型和内存信息。数值型列汇总统计：对数值型列进行汇总分析。

4、首先，升级pyecharts至版本0，确保地图显示功能。若未安装或使用低版本，通过pip安装即可。随后，数据从评论区【数据集】获取，进行读取。输出查看索引、数据类型和内存信息，进一步统计数值型列汇总。分析数据，识别销量为0的行，结果表明共123行，其中去除这些行后剩余2320行数据。

5、大众点评的评分分为1-5分，1-2为差评，4-5为好评，3为中评，因此我们把1-2记为0，4-5记为1，3则作为中评，这部分数据虽然不直接影响情感分析，但可以作为训练语料模型的语料。情感评分可以转化为标签值为1的概率值，将情感分析问题转化为文本分类问题。

6、首先，我们需要了解项目背景。在人力资源管理中，分析员工相关数据对于揭示员工流失趋势、薪酬公平性、满意度及职业发展路径至关重要。本项目旨在分析员工流失情况，并建立随机森林模型以探究离职的关键因素，预测离职可能性，帮助公司提前沟通和调整策略。关于数据说明，可在评论区回复关键字【数据集】获取。