预测建模

Question

如何对这类数据进行回归（随机森林、神经网络）？

数据包含特征，我们需要根据周和属性预测销售数量

我在这里附上示例数据 Here we are trying to predict sales quantity based on other attributes

Answer 1

多元线性回归

假设

• 输入变量x[][]（每行对应一个样本，每列对应一个变量如周、季、..）
• 预期输出 y[]（与 x 一样多的行）
• 正在学习的参数 theta[]（与输入变量 + 1 一样多）

你正在优化一个函数 h：

h = { x[j][i] * p[i] - y[j] } 中所有 j 的总和是最小的

这可以通过梯度下降轻松实现。 您还可以包含参数组合（并简单地为这些伪参数包含更多 theta）

我在 GitHub 存储库中有一些代码，用于执行基本的多元线性回归（用于我有时教授的课程）。

https://github.com/jorisschellekens/ml/tree/master/linear_regression