Python 逻辑回归未来预测

Question

有什么方法可以让某些东西获取数据点、绘制它们并显示预测的未来，如下所示：

我尝试了所有当前可用的算法并注意到一切都是直线（最适合）——这个网站是怎么做到的？

Answer 1

根据this site - 有很多时间序列预测可供选择的方法...

- Autoregression (AR)
- Moving Average (MA)
- Autoregressive Moving Average (ARMA)
- Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
- Seasonal Autoregressive Integrated Moving-Average (SARIMA)
- Seasonal Autoregressive Integrated Moving-Average with Exogenous Regressors (SARIMAX)
- Vector Autoregression (VAR)
- Vector Autoregression Moving-Average (VARMA)
- Vector Autoregression Moving-Average with Exogenous Regressors (VARMAX)
- Simple Exponential Smoothing (SES)
- Holt Winter’s Exponential Smoothing (HWES)

根据this site，许多不同的绘制方式：

Matplotlib: Plots graphs easily on all applications using its API.
Seaborn:    Versatile library based on matplotlib that allows comparison between multiple variables.
ggplot:     Produces domain-specific visualizations
Bokeh:      Preferred libraries for real-time streaming and data.
Plotly:     Allows very interactive graphs with the help of JS.

现在我预计您不会想要上述方法的每一种可能的排列或组合，因此我建议您对其中的一些方法进行一些研究，然后确定最适合您的需求和目标的方法。