用libsvm做时间序列预测,为什么训练数据越少越准确?

南若 2024-06-17 01:56:03
最佳回答
如果我有一堆计时数据,首先随机分为两堆,一堆训练只用于看模型是好的,然后前者称为训练数据。下面是几个训练数据序列。(注意不要把训练数据的结果作为模型质量的度量,这是最基本的)。。所谓的k阶马氏序列意味着当前数据只与历史k数据点相关,且与该窗口之外的数据无关。如果数据本身是一个一阶markovian,那么 t-2和数据本身都是独立的,也就是说在t-2或更不帮助预测时间不知道的历史,这个额外的数据相当于噪声,和大多数学习算法的输入噪声的影响。主题可以尝试l1 svm(libsvm有此选项),或增加规则系数c来消除这些噪声的影响,当然如果数据符合一级马尔可夫完美假设,最好是去掉无关的信息。。如果与二阶效应问题的题目是可怜的,但一次不是特别好(如p值不小),它可以被认为是一个问题。在这个时候,你可以考虑使用更复杂的模型,添加了更多的历史信息预测,你可以考虑尝试rbf核函数svm(libsvm有),贝叶斯网络,或神经网络等模型。 20210311
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