XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列

特征值选择技术要点                          作者:王立敏 文章来源:  网络 1.特征值 特征值是线性代数中的一个重要概念.在数学,物理学,化学,计算机等领域有着广泛的应用.设A是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量x,使得Ax=mx成立,则称m是A的一个特征值或本征值.非零n维列向量x称为矩阵A的属于特征值m的特征向量或本征向量,简称A的特征向量或A的本征向量. 2.使用R语言的Boruta包进行特征选择 在数据分析过程中,利用各种图表进行数据探索是必要的前期工作

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=27515 最*我们被客户要求撰写关于主成分PCA.因子分析.聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出. 建立重庆市经济指标发展体系,以重庆市一小时经济圈作为样本,运用因子分析方法进行实证分析,在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上,本文提取出经济规模.人均发展水*.经济发展潜力.3个主因子,从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析,并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析 结

时序分析会用到的函数 函数 程序包 用途 ts() stats 生成时序对象 plot() graphics 画出时间序列的折线图 start() stats 返回时间序列的开始时间 end() stats 返回时间序列的结束时间 frequency() stats 返回时间序列中时间点的个数 window() stats 对时序对象取子集 ma() forecast 拟合一个简单的移动平均模型 stl() stats 用LOESS光滑将时序分解为季节项.趋势项和随机项 monthplot()

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31717 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Ke Liu 随着金融市场全球化的发展,金融产品逐渐受到越来越多的关注,而金融产品的风险度量成为投资者最关心的问题.金融风险是指由于经济活动的不确定性.市场环境的变化.决策的失误等因素的影响,导致实际回报与预期回报出现偏离的可能性. VaR通过建立系统分析方法定量化分析风险,可以评估复杂的金融产品.反映风险的敏感,在合理的范围内规避风险,是量化市场风险行之有效的工具.文章将帮助客户采用风险价值Va

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和

[在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程.具体如下]   [下面列出每个步骤最有用的一些R包] 1.数据导入以下R包主要用于数据导入和保存数据:feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

在折腾完爬虫还有一些感兴趣的内容后,我最近在看用R语言进行简单机器学习的知识,主要参考了<机器学习-实用案例解析>这本书. 这本书是目前市面少有的,纯粹以R语言为基础讲解的机器学习知识,书中涉及11个案例.分12章.作者备注以及代码部分都讲得比较深.不过或许因为出书较早,在数据处理方面,他使用更多的是plyr包,而我用下来,dplyr包效果更好.所以许多涉及数据处理的代码,其实可以用更简洁的方法重写.但是思路却是实打实的精华. 我之前在某长途动车上啃完了前三章,两个案例.但越往后读,越觉得后面

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,

Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷,因为R语言的社区强大,并且在不断更新和完善,提供了各种分析利器.Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器. 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件.备忘--- # 一级标题(#+空格+文字) ## 二级标题(##+空格+文字) ....... ....... ##### 五级标题 ### 无序列表 运动: - 篮球 - 足球 ### 有序列表排名: 1. 第一名 2. 第二名 3. 第三名 ## 嵌入代码 把r换

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

#使用数据:UFO数据 #读入数据,该文件以制表符分隔,因此使用read.delim,参数sep设置分隔符为\t #所有的read函数都把string读成factor类型,这个类型用于表示分类变量,因此将stringsAsFactors设置为False #header=F表示文件中并没有表头 #na.string='',表示把空元素设置为R中的特殊值NA,即将所有空元素读成NA ufo<-read.delim('ufo_awesome.tsv',sep='\t',stringsAsFactors

本文发表在博客园, http://www.cnblogs.com/stackworm/ 尽管进展中出现了意想不到的事情,期间中断1个多月,但我仍然会坚持下去. 首先,这份教程适合所有对R语言有兴趣且希望学习的人,这份教程是用来帮助你学习使用R语言的,并非简单了解.其次,它是免费发布且自由交流的,教程是以开发者的角度去讲述R语言的实现.俗话说,万事开头难,R语言也是如此,尽管悉知R的人大多从事统计学相关行业,对编程开发的了解不如专业的软件工程师甚多,但跟着教程一步步的深入,你也会很容易的理解其他语

利用R语言打造量化分析平台 具体利用quantmod包实现对股票的量化分析 1.#1.API读取在线行情2.#加载quantmod包3.if(!require(quantmod)){4. install.packages("quantmod")5.}6.#获取股票行情指数7.Quote=function(code){8. index=match(code,universes)9. temp=lapply(universes,get)10. return(temp[[index]])11

数据分析R语言 无意中发现网上的一个数据分析R应用教程,看了几集感觉还不错,本文做一个学习笔记(知识点来源:视频内容+R实战+自己的理解),视频详细的信息请参考http://www.itao521.com/course/34,非常不错的网站,站长的Q群是323370861(这个群的童鞋们都很给力,学习也很上进,各种团购买hadoop,nosql,spark的视频学习),我网站会员ID是515,也欢迎各方朋友交流,OK,开始        统计的一些基础概念,如下图所示,        数据分析常

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个