如何利用未来未知的数据？ [关闭]

Question

我有 2 个数据集。 df1 存储关于餐厅的数据，df2 是天气数据。

df1 
       date  how many customers came  Sales($)  how many pokes used (kg) ...
0  20180101                     120     44520                       58
1  20180102                     270     57950                       60
2  20180103                     290     65320                       90
...

df2 
       date  temperature  precipitation ...
0  20180101           35          0.2
1  20180102           23          0.5
2  20180103           31          0.6
...

我想制作一个模型，可以预测未来一天将使用多少次戳。

我不知道将来会有多少客户，以及将来会有多少销售额。所以我只使用天气数据来建立模型。

我尝试使用天气数据预测sales，并使用天气数据和预测sales数据预测how many pocks used，但得分比只使用天气数据的模型还要差。

有没有办法利用df1中的其他数据？

Answer 1

结合date 特征上的两个数据框，并根据您将来知道的特征训练模型。这将是您的第一种方法。您尚未提及其他功能的外观，因此我们无法真正提及哪些功能可能很重要，以及您是否应该使用任何数据规范化或缩放方法。

您的第二种方法是根据天气数据训练模型并尝试预测客户数量，然后使用天气数据和预测的客户数据来创建模型。这种特殊的方法风险很大，因为客户预测中的一个小错误可能会导致pokes 预测发生重大变化。

另请提及，您当前使用哪个 ML 模型进行预测，因为并非每个模型都适用于每个数据集。