时间序列预测：FastAI 可以用于训练模型来预测时间序列数据，例如股票价格和天气预报。 (时间序列预测模型)

引言

时间序列预测涉及到预测随时间推移而变化的数据。它在金融、气象学和医疗保健等领域有着广泛的应用。FastAI是一个功能强大的深度学习库，可用于构建和训练时间序列预测模型。

FastAI 中的时间序列预测

FastAI 提供了一个名为

timeseries

的模块，专门用于时间序列预测。该模块包含用于准备数据、训练模型和评估预测性能的工具和类。

准备数据

第一步是准备时间序列数据。FastAI 的

timeseries

模块支持以下数据格式：

• 一维列表或数组
• 
pandas

  数据框或时序数据集

您还可以使用

timeseries

模块中的预处理函数来转换和标准化数据。

训练模型

准备数据后，就可以训练时间序列预测模型了。FastAI 提供了以下模型：

• Prophet：一种用于预测季节性时间序列的线性模型
• TimeSeriesLearner：一个可定制的模型，允许您指定网络架构和损失函数

可以使用

fit()

方法训练模型。该方法接受一个数据加载器对象和一些可选参数。

评估模型

训练模型后，下一步是评估其性能。FastAI 提供了以下评估指标：

• 均方根误差（RMSE）
• 平均绝对误差（MAE）
• R 平方（R^2）

可以使用

evaluate()

方法评估模型。该方法返回一个字典，其中包含评估指标。

预测

训练和评估模型后，您就可以使用它来预测未来的时间序列值了。可以使用

predict()

方法进行预测。该方法返回一个列表或数组，其中包含预测值。

案例研究：股票价格预测

让我们通过一个案例研究来展示使用 FastAI 进行时间序列预测。我们将训练一个模型来预测股票价格。

导入必要的库：

python
import fastai
from fastai.tabular import
from fastai.timeseries import TimeSeriesLearner

接下来，加载并准备数据：

python
data = pd.read_csv(‘stock_prices.csv’)
data = TimeSeriesData(data)

训练模型：

python
learner = TimeSeriesLearner(data)
learner.fit()

最后，评估模型并进行预测：

python
metrics = learner.evaluate()
predictions = learner.predict()

结论

FastAI 是一款功能强大的工具，可用于构建和训练时间序列预测模型。其

timeseries

模块提供了准备数据、训练模型和评估预测性能所需的工具和类。提供了各种模型，使其能够高效准确地预测时间序列值。