2024年12月14日
使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充：基础方法与入门案例
摘要： 在时间序列分析领域中，数据缺失是一个不可避免的挑战。无论是由于传感器故障、数据传输中断还是设备维护等原因，这些缺失都会对数据分析和预测造成显著影响。传统的处理方法，如前向填充或简单插值，虽然实现简单，但在处理复杂数据时往往表现不足。 具体来说，当时间序列具有以下特征时，传统方法的局限性就会显现： 存 阅读全文
posted @ 2024-12-14 09:24 deephub 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑