时间序列预测方法汇总：从理论到实践（附Kaggle经典比赛方案）

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©作者 | Light 学校 | 中国科学院大学 研究方向 | 机器学习 知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/471014006 编辑| paperweekly 时间序列是我最喜欢研究的一种问题，这里我列一下 时间序列最常用的方法 ，包括理论和实践两部分。理论部分大多是各路神仙原创的高赞解读，这里我就简单成呈现在这里，并附上链接。实践部分是质量较高的开源代码，方便大家快速上手。最后，附上一些 kaggle 比赛中比较经典的时序比赛的经典解法链接，供大家参考和学习。 时序问题都看成是回归问题，只是回归的方式（线性回归、树模型、深度学习等）有一定的区别。 传统时序建模 arima 模型是 arma 模型的升级版；arma 模型只能针对平稳数据进行建模，而 arima 模型需要先对数据进行差分，差分平稳后在进行建模。这两个模型能处理的问题还是比较简单，究其原因主要是以下两 ………………………………