1、机器学习预测模型入门

机器学习预测模型入门

1. 预测与机器学习概述

预测，简单来说就是对未来进行预估，这一行为在人类社会中由来已久。无论是通过占卜师、天气预报，还是算法股票交易，人们一直对预测未来充满兴趣。然而，预测未来并非易事，许多人尝试预测，但成功的却寥寥无几，而且很难判断成功是源于运气还是技巧。

近年来，计算机计算能力的普及为人工智能的发展带来了巨大的推动力。尤其是机器学习，它可以应用于众多领域，包括机器人技术、自动驾驶汽车，当然也包括预测。只要有足够的历史数据，就可以利用机器学习对未来进行预测。

2. 机器学习模型全景

在深入了解具体模型之前，先对机器学习模型有一个整体的认识是很有必要的，这有助于理解不同模型之间的差异。主要的预测模型类别包括单变量时间序列模型和监督式机器学习模型，下面分别进行介绍。

3. 单变量时间序列模型

单变量时间序列模型是一种经典的预测模型，尽管已经存在很长时间，但至今仍被广泛使用，并且是许多先进技术的基础。这类模型通过分析变量自身的历史数据来进行预测，不考虑变量之间的逻辑关系，只是将历史数据用数学公式进行拟合，然后将其延伸到未来。

3.1 时间序列方法示例

• 咖啡价格预测 ：假设在一个虚构的城市X，有人收集了90年间每5年的咖啡平均价格数据，如下表所示：
  | 年份 | 平均价格 |
  | ---- | ---- |
  | 1960 | 0.80 |
  | 1965 | 1.00 |
  | 1970 | 1.20 |
  | 1975 | 1.40 |