突破 XGBoost！时间序列预测 ！！

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哈喽，我是cos大壮！~ 今儿再来和大家聊一个关于XGBoost的案例，未来销量的预测。 在销售预测中， 准确预测未来的销量 对库存管理、产品生产以及运营决策都有重大意义。时间序列预测主要基于过去的历史数据来推断未来的销售情况，传统的时间序列模型如ARIMA、SARIMA等，虽然能够捕捉数据中的时序规律，但在处理多维特征和复杂模式时表现一般。而XGBoost作为一种集成学习方法，可以同时处理非线性问题和多维特征，在时间序列预测中具有一定的优势。 咱们今天的案例会通过 XGBoost结合时间序列模型 ，为销售预测问题提供一个完整的解决方案。我们将通过虚拟销售数据集，结合实际业务中的多维特征（如天气、促销、节假日等），使用XGBoost和PyTorch来进行时间序列预测，展示从数据生成、预处理、特征工程、模型构建、可视化到模型优化的完整 ………………………………