【源码】基于Python的时间序列回归分析系统

项目简介

本项目利用Python处理和分析时间序列数据，借助线性回归和随机森林回归两种模型，预测未来一段时间内的数据趋势。通过评估模型性能，找出最佳预测策略，适用于气象数据等具有时间序列特性的数据集。

项目的主要特性和功能

1. 数据导入与处理：可导入CSV格式的时间序列数据，完成缺失值填充、数据清洗等预处理。
2. 特征提取与转换：将原始数据转换为适合机器学习模型的格式，提取有效特征用于训练和预测。
3. 回归预测：运用线性回归和随机森林回归模型进行未来数据预测。
4. 性能评估：计算预测结果的平均绝对误差（MAE）来评估模型性能。
5. 多种预测方式：支持用不同特征组合进行预测实验，找出最佳模型结构和参数组合。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，导入pandas、numpy、sklearn等必要库。
2. 项目下载：下载项目文件，解压后打开time_series_regression.py脚本。
3. 数据准备：按项目需求准备数据集，保存为CSV格式并确保数据格式正确。
4. 路径配置：修改脚本中的文件路径，指向正确的数据集文件。
5. 运行脚本：运行脚本，自动进行数据处理、特征提取、模型训练、预测及性能评估。
6. 模型调整：根据实际需求调整模型参数、特征组合等，获取更好的预测效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】