使用skforecast进行时间序列预测

时间序列预测是数据科学和商业分析中基于历史数据预测未来价值的一项重要技术。它有着广泛的应用，从需求规划、销售预测到计量经济分析。由于Python的多功能性和专业库的可用性，它已经成为一种流行的预测编程语言。其中一个为时间序列预测任务量身定制的库是skforecast。

在本文中，将介绍skforecast并演示了如何使用它在时间序列数据上生成预测。skforecast库的一个有价值的特性是它能够使用没有日期时间索引的数据进行训练和预测。

数据集

我在本文中使用的数据集来自Kaggle，它通过加速度计数据提供了一个全面的窗口来了解各种体育活动。我们这里只提取了其中一个参与者的代表步行活动的加速信号。

数据集见这里：https://avoid.overfit.cn/post/de4e26b02fb74fb58c65ac2f86dce87c

超参数调优和滞后选择

第一步：将时间序列信号分为训练集、验证集和测试集。

1. end_train = 2500
2. end_val = 2750
4. data_train = acc_x_walking[:end_train]
5. data_val = acc_x_walking[end_train:end_val]
6. data_test = acc_x_walking[end_val:]

Skforecast采用了类似于Sickit-Learn的结构，这是一个很多人都熟悉的框架。所以对五个模型进行超参数调优和选择滞后是一个简单的过程。