本文已使用 Google Cloud Translation API 自动翻译。
某些文档最好以原文阅读。
在本文中,我们将研究如何使用 TensorFlow.js 和 Node.js 执行时间序列分析。时间序列分析是理解和预测未来事件的有力工具,广泛应用于金融、经济、气象、工程等领域。
TensorFlow.js 是用于机器学习的强大 JavaScript 库,而 Node.js 是用于运行 JavaScript 应用程序的流行服务器端平台。这两种技术可以一起用于构建复杂的时间序列模型。
在这篇文章中,我们将讨论以下主题:
到本文结束时,您将很好地了解如何使用 TensorFlow.js 和 Node.js 执行时间序列分析。
时间序列分析是一种用于理解和预测未来事件的统计技术。时间序列数据是随时间收集的数据,例如每日股票价格、每月销售数据或每年的温度数据。
时间序列分析涉及了解过去如何影响现在,以及现在如何影响未来。它是预测未来事件的有力工具,可用于金融、经济、气象和工程等广泛领域。
时间序列分析很重要,因为它是理解和预测未来事件的强大工具。时间序列数据可用于了解趋势、进行预测和构建预测模型。
时间序列分析在金融和经济等领域尤为重要,准确的预测可以值很多钱。在气象学和工程等领域,时间序列分析可用于做出挽救生命的决策,例如在飓风发生时何时疏散城市,或在热浪发生时何时关闭发电厂.
时间序列数据是随时间收集的数据。可以定期收集时间序列数据,例如每天、每周、每月或每年。时间序列数据也可以不定期收集,例如每五分钟、每小时或每天。
时间序列数据可以用许多不同的方式表示,例如折线图、条形图或表格。
在执行时间序列分析之前,对数据进行预处理很重要。预处理步骤可能包括清理数据、估算缺失值、转换数据和缩放数据。
清理数据涉及删除无效或不正确的数据点。无效数据点可能由数据收集错误引起,例如不正确的测量或不正确的数据输入。无效数据点也可能由离群值引起,离群值是远离其余数据的数据点。
估算缺失值涉及用估计值替换缺失的数据点。缺失数据点可能是由于数据收集错误引起的,例如不正确的测量或不正确的数据输入。缺失数据点也可能是由于缺失数据引起的,例如在一段时间内没有收集数据。
转换数据涉及更改数据的格式。例如,将数据从表格转换为折线图。转换数据可以使其更易于可视化和理解。
缩放数据涉及更改数据的范围。例如,范围从 0 到 100 的数据可以缩放到范围从 0 到 1 的数据。缩放数据可以更容易地比较数据点和构建模型。
TensorFlow.js 是一个强大的机器学习 JavaScript 库。 TensorFlow.js 可用于构建时间序列模型,例如自回归模型和递归神经网络。
自回归模型是根据过去预测未来的时间序列模型。自回归模型是一种回归模型。
递归神经网络是时间序列模型,可以从序列中的数据中学习。递归神经网络是神经网络的一种。
建立时间序列模型后,评估模型很重要。时间序列模型的评估指标包括准确性、精确度、召回率和 f1 分数。
准确性是正确预测的百分比。精度是正确正预测的百分比。召回率是正确预测的实际阳性案例的百分比。 F1 分数是精确率和召回率的调和平均值。
解释时间序列模型可能很困难。解释时间序列模型的常用方法包括排列重要性和 SHAP 值。
排列重要性是一种解释机器学习模型的方法。排列重要性是排列特征前后的度量差异,例如准确性。 SHAP 值是一种解释机器学习模型的方法。 SHAP 值是包含特征之前和之后的预测差异,例如概率。
在建立和评估时间序列模型后,该模型可用于预测未来事件。预测是对未来事件做出预测的过程。
通常使用时间序列数据进行预测。时间序列数据可用于了解趋势、进行预测和构建模型。
可以使用多种方法进行预测,例如自回归模型、递归神经网络和时间序列分解。
在本文中,我们了解了如何使用 TensorFlow.js 和 Node.js 执行时间序列分析。我们涵盖了以下主题:
到本文结束时,您将很好地了解如何使用 TensorFlow.js 和 Node.js 执行时间序列分析。