【原创】R语言时间序列arima和随机森林模型预测分析报告(附代码数据)

【原创】附代码数据有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了#安装# install.packages("RMySQL")library("RMySQL")library(RODBC)library(DBI)library(ggplot2)library(RMySQL)drv <-dbDriver( "MySQL" )l10n_info()## $MBCS## [1] TRUE#### $`UTF-8`## [1] FALSE#### $`Latin-1`## [1] FALSE#### $codepage## [1] 936# Connecting to MySQL:# Once the RMySQL library is installed create a database connection obj ect.#这里修改用户名密码和数据库名称con <-dbConnect(RMySQL::MySQL(), dbname ="rfm", user='ro ot', password='63341498')#################改变文字编码为GBK方式,否则中文会乱码################### dbSendQuery(con, 'SET NAMES gbk') #向数据库写入或读取数据之前加上此命令## <MySQLResult:3278728,0,0># Listing Tables and Fields:dbListTables(con)## [1] "frequency1""frequency2""frequency3""frequency4""frequency5"## [6] "frequency6""frequency7""frequency8""monetary2""monetary4"## [11] "recency2""recency3""recency4""recency5""tb_trade"## [16] "userrfm"【原创】附代码数据有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了# Retrieving data from MySQL:rs =dbSendQuery(con, "select * from tb_trade")#data =fetch(rs ,-1)# results of this query remain on the MySQL server, to access the resul ts in R we need to use the fetch function.#head of data#查看数据#原始数据head(data)## tid status seller_nick buyer_nick## 1 1.048498e+15 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店 tb40425453## 2 1.049300e+15 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店 gonow17## 3 9.469034e+14 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店 maymaydog## 4 9.475161e+14 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店闲看落花_77## 5 1.049254e+15 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店天天悠伴## 6 9.475204e+14 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店 xiaotaoqidaisy## created modified payment iids## 1 2015-05-13 23:55:45 2015-05-24 10:34:23 78 41878620642## 2 2015-05-13 22:12:35 2015-05-24 10:34:21 78 41878620642## 3 2015-05-14 00:11:29 2015-05-24 10:34:16 78 41878620642## 4 2015-05-13 21:18:02 2015-05-24 10:34:09 78 41878620642## 5 2015-05-13 21:25:08 2015-05-24 10:34:02 78 41878620642## 6 2015-05-13 21:18:56 2015-05-24 10:34:02 78 41878620642## ...#处理数据df=datahead(df)## tid status seller_nick buyer_nick## 1 1.048498e+15 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店 tb40425453## 2 1.049300e+15 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店 gonow17## 3 9.469034e+14 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店 maymaydog## 4 9.475161e+14 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店闲看落花_77## 5 1.049254e+15 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店天天悠伴## 6 9.475204e+14 TRADE_FINISHED 时间海化妆品旗舰店 xiaotaoqidaisy## created modified payment iids## 1 2015-05-13 23:55:45 2015-05-24 10:34:23 78 41878620642## 2 2015-05-13 22:12:35 2015-05-24 10:34:21 78 41878620642【原创】附代码数据有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了## 3 2015-05-14 00:11:29 2015-05-24 10:34:16 78 41878620642## 4 2015-05-13 21:18:02 2015-05-24 10:34:09 78 41878620642## 5 2015-05-13 21:25:08 2015-05-24 10:34:02 78 41878620642## 6 2015-05-13 21:18:56 2015-05-24 10:34:02 78 41878620642## dim(df)## [1] 67938 9df=df[,c("buyer_nick","created","payment","seller_nick")]colnames(df)=c("ID" , "Date" , "Amount","SellerID")# aggregate(df,by= list("ID","Amount"),FUN=sum)df2=aggregate(Amount~ID,data=df,FUN=sum)head(df2)## ID Amount## 1 _duoduo_ 1668.00## 2 _summer_bye 39.32## 3 _talent 600.00## 4 _滴水穿石_ 11.30## 5 _花事了了了了 91.00## 6 _亮子_ 75.98df3=merge(df,df2,by ="ID")head(df3)## ID Date Amount.x SellerID Amount. y## 1 _duoduo_ 2016-04-05 14:02:47 339.00 gafuhome家居旗舰店 1668. 00## 2 _duoduo_ 2016-04-06 09:34:04 18.00 gafuhome家居旗舰店 1668. 00## 3 _duoduo_ 2016-04-05 14:17:55 855.00 gafuhome家居旗舰店 1668. 00## 4 _duoduo_ 2016-04-05 14:24:47 456.00 gafuhome家居旗舰店 1668. 00## 5 _summer_bye 2015-05-17 18:33:54 39.32 加油呆子 39.3 2## 6 _talent 2016-04-10 02:23:40 100.00 俄速通国际物流 600.0 0【原创】附代码数据有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了colnames(df3)=c("ID" , "Date" , "Amount1" , "SellerID", " Amount")df=df3[,c("ID" , "Date" , "Amount","SellerID" )]#remove the rows with the duplicated IDs to see how many customers in t otaluid <-df[!duplicated(df[,"ID"]),]dim(uid)## [1] 56740 4df$Date=as.character(df$Date )df$Date=as.Date(df$Date)dfraw=df970## 15233 l留素素 2015-05-26 26.31 yangfuhua11354 31970...## 24991 tb86077954 2015-05-13 875.00 时间海化妆品旗舰店## 24992 tb86077954 2015-05-13 875.00 时间海化妆品旗舰店## 24993 tb86077954 2015-05-13 875.00 时间海化妆品旗舰店## 24994 tb86077954 2015-05-13 875.00 时间海化妆品旗舰店## 24995 tb86081353 2015-06-01 23.80 呵贝肤旗舰店## 24996 tb8609033_00 2016-04-05 48.70 秋草家居专营店## 24997 tb861254557 2015-06-06 29.80 aaro nyhy8## 24998 tb8615990 2015-05-20 22.99 aaro nyhy8## 24999 tb86180951 2015-05-10 36.99 aaro nyhy8## [到达getOption("max.print") -- 略过42939行]]。

咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablog基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测数据分析报告原文链接/?p=1130如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。

对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合业务提高企业利润却很难。

预测精确性是核心痛点。

视频：机器学习助推精准销量预测part1咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablog业务挑战扎对，将产品粗略分为：基本款和时装。

对于基本款，每年都没什么大变化，国际流行的影响也不大，那么可以进行长计划生产。

对于时装，决定潮流走向的决策权不在某个区域，一个地方的买手们也没有成长到可以准确预判国际流行趋势，所以需要结合不同区域的各种因素，进行预测。

对应的，在新货构成中，销量预测策略为：基本款计划生产，时尚款机动调整。

解决方案任务/目标根据服装零售业务营销要求，运用多种数据源分析实现精准销量预测。

数据源准备沙子进来沙子出，金子进来金子出。

无数据或数据质量低，会影响模型预测效果。

在建立的一个合理的模型之前，对数据要进行收集，搜集除已有销量数据之外的额外信息（比如天气，地点，节假日信息等），再在搜集的数据基础上进行预处理。

有了数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。

特征转换咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablog把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征举例如下：销售日期。

就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把日期转变成到年份，月份，日，周伪变量。

产品特征。

从产品信息表里面可以得到款式，颜色，质地以及这款产品是否是限量版等。

然而并没有这些变量。

这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。

以上例举的只是部分特征。

R 语言环境下使用ARIMA模型做时间序列预测1.序列平稳性检验通过趋势线、自相关(ACF)与偏自相关(PACF)图、假设检验和因素分解等方法确定序列平稳性，识别周期性，从而为选择适当的模型提供依据。

1.1绘制趋势线图1 序列趋势线图从图1很难判断出序列的平稳性。

1.2绘制自相关和偏自相关图图2 序列的自相关和偏自相关图从图2可以看出，ＡＣＦ拖尾，ＰＡＣＦ１步截尾（p=1），说明该现金流时间序列可能是平稳性时间序列。

1.3 ADF、PP和KPSS 检验平稳性图3 ADF、PP和KPSS检验结果通过ADF检验，说明该现金流时间序列是平稳性时间序列（p-value for ADF test <0.02，拒绝零假设）.pp test和kpss test 结果中的警告信息说明这两种检验在这里不可用。

但是这些检验没有充分考虑趋势、周期和季节性等因素。

下面对该序列进行趋势、季节性和不确定性因素分解来进一步确认序列的平稳性。

1.4 趋势、季节性和不确定性因素分解R 提供了两种方法来分解时间序列中的趋势、季节性和不确定性因素。

第一种是使用简单的对称过滤法，把相应时期内经趋势调整后的观察值进行平均，通过decompose()函数实现，如图4。

第二种方法更为精确，它通过平滑增大规模后的观察值来寻找趋势、季节和不确定因素，利用stl()函数实现。

如图5。

图4 decompose()函数分解法图5 stl()函数分解法两种方法得到的结果非常相似。

从上图可以看出，该现金流时间序列没有很明显的长期趋势。

但是有明显的季节性或周期性趋势，经分解后的不确定因素明显减少。

综上平稳性分析检验，我们选用包含季节性因素的S-ARIMA模型来预测现金流时间序列。

2．S-ARIMA模型2.1 建立SARIMA模型在R 软件包中包含auto.arima()、expand.grid() 等函数，针对p,d,q 众多的可能取值，可以通过expand.grid()建立所有的可能参数组合，用for()条件函数代入相应的arima（）模型，把结果储存在BIC当中。

R语言是一种功能强大的数据分析和统计建模工具，而随机森林(Random Forest)又是一种非常有效的机器学习算法。

本文将介绍如何在R语言中使用随机森林进行数据分析。

首先，我们需要了解随机森林是什么以及它的原理是什么。

随机森林是一种集成学习方法，它由多棵决策树组成。

每棵决策树都会对数据进行随机抽样，然后进行训练。

最后，所有的决策树都会对数据进行预测，然后将它们的预测结果进行整合，得到最终的预测结果。

随机森林的这种设计使得它非常适合处理大规模的数据集，并且能够有效地避免过拟合的问题。

在R语言中，有一个非常流行的机器学习包叫做randomForest，它可以帮助我们轻松地构建和训练随机森林模型。

首先，我们需要安装并加载randomForest 包。

在R中，我们可以使用以下命令来完成这一步骤：```R("randomForest")library(randomForest)```一旦我们加载了randomForest包，我们就可以开始使用随机森林进行数据分析了。

首先，我们需要准备我们的数据集。

通常情况下，我们需要将我们的数据集分为训练集和测试集。

在R中，我们可以使用以下命令来完成这一步骤：```R(123) # 设置随机种子以确保结果的可重复性trainIndex <- sample(1:nrow(data), *nrow(data)) # 随机选择70%的数据作为训练集trainData <- data[trainIndex,] # 创建训练集testData <- data[-trainIndex,] # 创建测试集```接下来，我们需要使用randomForest包来构建和训练我们的随机森林模型。

在R中，我们可以使用以下命令来完成这一步骤：```Rmodel <- randomForest(Class ~ ., data=trainData, ntree=100, mtry=4, importance=TRUE)```在这个命令中，Class是我们的目标变量，而trainData是我们的训练集。

对外汇数据进行时间序列分析时间序列存在于社会的经济、医学等很多领域，其中时间序列的趋势分析是一个具有重要现实意义的研究领域，因为人们掌握事物的发展趋势(内在规律)，就能利用这些规律制定相应的决策。

传统对时间序列的分析多从系统的角度出发，而本文对时间序列的分析是从数据挖掘的角度出发。

外汇汇率时间序列，往往含有较多的干扰因素，因此必须对原始数据进行平滑处理，尽可能的除去附加的干扰因素。

为了能够对时间序列进行数据挖掘，必须从时间序列数据中抽取决定时间序列行为发展趋势的静态属性。

数据选取首先我们从网站http://fx.sauder.ubc.ca/data.html下载CAD和USD需货币对的两年汇率，并将数据读入RDownload the exchange rate of your desired currency pairs for at least two years from the website: http://fx.sauder.ubc.ca/data.html, and read the data into R. （5 points）浏览数据dataJul.Day YYYY.MM.DD Wdy D1 2457025 2015/01/02 Fri 0.651012 2457028 2015/01/05 Mon 0.656443 2457029 2015/01/06 Tue 0.658964 2457030 2015/01/07 Wed 0.663445 2457031 2015/01/08 Thu 0.66151...576 2457864 2017/04/20 Thu 0.77942577 2457865 2017/04/21 Fri 0.78233578 2457868 2017/04/24 Mon 0.78227579 2457869 2017/04/25 Tue 0.77907580 2457870 2017/04/26 Wed 0.77896581 2457871 2017/04/27 Thu 0.77587582 2457872 2017/04/28 Fri 0.77299583 2457875 2017/05/01 Mon 0.77420584 2457876 2017/05/02 Tue 0.77392585 2457877 2017/05/03 Wed 0.77476586 2457878 2017/05/04 Thu 0.77456587 2457879 2017/05/05 Fri 0.77177588 2457882 2017/05/08 Mon 0.77263589 2457883 2017/05/09 Tue 0.77337590 2457884 2017/05/10 Wed 0.77278591 2457885 2017/05/11 Thu 0.77656592 2457886 2017/05/12 Fri 0.77651593 2457889 2017/05/15 Mon 0.77479594 2457890 2017/05/16 Tue 0.77466595 2457891 2017/05/17 Wed 0.77186596 2457892 2017/05/18 Thu 0.76994597 2457893 2017/05/19 Fri 0.76776598 2457897 2017/05/23 Tue 0.77037599 2457898 2017/05/24 Wed 0.77232600 2457899 2017/05/25 Thu 0.77218601 2457900 2017/05/26 Fri 0.78092绘制时间序列图收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。

R 语言四种回归模型一、简单线性回归（一）概述在统计学中，线性回归是利用线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。

这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。

只有一个自变量的回归方程称为一元线性回归，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元线性回归。

但在实际生活中，多元线性的使用范围更广，接下来重点介绍多元线性回归。

（二）基本思想多元线性回归是研究一个变量与一组变量的依存关系，即，研究一组自变量是如何影响一个因变量的。

其目的如下：1.分析原因变量对结局变量的作用大小；2.用已知的原因变量预测结果变量的变化；3.控制混杂因素，评价研究因素的独立效应。

（三）数学模型多元线性回归模型如下：01122...m m Y X X X e ββββ=+++++其中，0β是常数项，i β是偏回归系数（在其他自变量保持不变时，j X 增加或减少一个单位是Y 的平均变化量），e 是去除m 个自变量对Y 影响后的随机误差。

下面是利用建筑能源效率的数据集进行研究，本数据共有768个实例，利用相对密实度、表面积、墙面积、屋顶面积、总高度、取向、玻璃面积、玻璃面积分布八个属性来评估建筑物的热负荷，分别用“12345678,,,,,,,X X X X X X X X ”来表示以上八个属性，用“Y ”来表示热负荷。

（四）简单线性回归R 语言程序检验实现NMSE=rep(0,5);MSE=NMSE;NMSE0=MSE;MSE0=MSE for(i in 1:5){m=zz1[zz2==i] a=lm(y~.,data=w[-m,]) y0=predict(a,w[-m,]) y1=predict(a,w[m,])NMSE0[i]=mean((w$y[-m]-y0)^2)/mean((w$y[-m]-mean(w$y[-m]))^2) MSE0[i]=mean((w$y[-m]-y0)^2)NMSE[i]=mean((w$y[m]-y1)^2)/mean((w$y[m]-mean(w$y[m]))^2)MSE[i]=mean((w$y[m]-y1)^2)}(MMSE0=mean(MSE0));(MNMSE0=mean(NMSE0)) [1] 8.502939 [1] 0.08364299(MMSE=mean(MSE));(MNMSE=mean(NMSE)) [1] 8.673251 [1] 0.08564455由输出结果可知，多元线性回归训练集的均方误差为8.502939，标准化的均方误差为0.08364299，测试集的均方误差为8.673251，标准化的均方误差为0.08564455。

R语言arima模型时间序列分析报告(附代码数据)【原创】定制撰写数据分析可视化项目案例调研报告（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了R语言arima模型时间序列分析报告library(openxlsx)data=read.xlsx("hs300.xlsx")XXX收盘价(元)`date=data$日期date=as.Date(as.numeric(date),origin="1899-12-30")#1998-07-05#绘制时间序列图plot(date,timeseries)timeseriesdiff<-diff(timeseries,differences=1)plot(date[-1],timeseriesdiff)【原创】定制撰写数据分析可视化项目案例调研报告（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了#时间序列分析之ARIMA模型预测#我们可以通过键入下面的代码来得到时间序列（数据存于“timeseries”）的一阶差分，并画出差分序列的图:#时间序列分析之ARIMA模型预测#从一阶差分的图中可以看出，数据仍是不平稳的。

我们继续差分。

【原创】定制撰写数据分析可视化项目案例调研报告（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了#时间序列分析之ARIMA模型预测#二次差分（上面）后的时间序列在均值和方差上确实看起来像是平稳的，随着时间推移，时间序列的水平和方差大致保持不变。

因此，看起来我们需要对data进行两次差分以得到平稳序列。

#第二步，找到合适的ARIMA模型#如果你的时间序列是平稳的，或者你通过做n次差分转化为一个平稳时间序列，接下来就是要选择合适的ARIMA模型，这意味着需要寻找ARIMA(p,d,q)中合适的p值和q值。

为了得到这些，通常需要检查[平稳时间序列的（自）相关图和偏相关图。

#我们使用R中的“acf()”和“pacf”函数来分别（自）相关图和偏相关图。

r语言时间序列拟合在R语言中，我们可以使用`arima`函数来拟合时间序列。

将时间序列数据读取到一个向量或数据框中。

假设我们有一个名为`tsdata`的向量，表示一个时间序列。

然后，我们可以使用`arima`函数来拟合时间序列。

`arima`函数的基本语法如下：```Rfit <- arima(tsdata, order = c(p, d, q))```其中，`tsdata`是时间序列数据，`order`参数指定自回归阶数p、积分阶数d和移动平均阶数q。

根据实际情况，需要根据自己的数据选择合适的阶数。

一种常见的方法是使用自相关图ACF和偏自相关图PACF来确定阶数。

可以使用`acf`和`pacf`函数来绘制这两个图形。

接下来，我们可以使用拟合模型对未来的观测值进行预测。

使用`forecast`函数可以根据已有的观测值和拟合模型预测未来的观测值。

下面是一个完整的例子：```R# 读取时间序列数据tsdata <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)# 拟合时间序列fit <- arima(tsdata, order = c(1, 0, 0))# 绘制自相关图acf(tsdata)# 绘制偏自相关图pacf(tsdata)# 预测未来观测值forecast_values <- forecast(fit, h = 5) # h表示预测的步长# 输出预测结果print(forecast_values)```这将输出拟合模型的参数估计和预测的未来观测值。

用R语言做时间序列分析时间序列（time series ）是一系列有序的数据。

通常是等时间间隔的采样数据。

如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。

下面以time series 普遍使用的数据airline passenger 为例。

这是^一年的每月乘客数量，单位是千人次。

Time如果想尝试其他的数据集，可以访问这里：https:///data/list/?q=provider:tsdl可以很明显的看出，airli ne passe nger 的数据是很有规律的。

time series data mining 主要包括decompose （分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction （预测未来的值），classificatio n （对有序数据序列的feature 提取与分类），clusteri ng （相似数列聚类）等。

这篇文章主要讨论prediction （forecast，预测）问题。

即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。

先从简单的方法说起。

给定一个时间序列，要预测下一个的值是多少，最简单的思路是什么呢？（1）m ean （平均值）：未来值是历史值的平均。

（2）exponential smoothing （指数衰减）：当去平均值得时候，每个历史点的权值可以不一样。

最自然的就是越近的点赋予越大的权重。

= aX± + ct^X2 + a3X3+ …或者，更方便的写法，用变量头上加个尖角表示估计值X t+1 = aX t+ （1 - a）X t（3） sn aive :假设已知数据的周期，那么就用前一个周期对应的时刻作为下一个周期对应时刻的预测值（4）d rift :飘移，即用最后一个点的值加上数据的平均趋势tX t+h|t =禺+占2心-斗-丄= x t +占（罠-如Tt = •介绍完最简单的算法，下面开始介绍两个time series 里面最火的两个强大的算法：Holt-Winters 和ARIMA 。

R语言之数据分析高级方法「时间序列」作者简介Introduction姚某某本节主要总结「数据分析」的「时间序列」相关模型的思路。

「时间序列」是一个变量在连续时点或连续时期上测量的观测值的序列，它与我们以前见过的数据有本质上的区别，这个区别在于之前的数据都在一个时间的横截面上去测量、计算数据，而「时间序列」给出了一种时间轴线上纵向的视角，将时间作为自变量，测量出一系列纵向数据。

关于「时间序列」的预测模型，我所了解的常用模型有三种：1. 移动平均 2. 指数预测模型 3. ARIMA 预测模型0. 时序的分解要研究时序如何预测，首先需要将复杂的时序数据进行分解，将复杂的时序数据分解为单一的分解成分，这样能利用统计方法进行拟合，然后个个击破，最后再合成为我们需要预测的未来时序数据。

前人在这一问题上已经得到很好的结论，通过对时序数据现实意义的理解，一般将时序数据分解为四个成分：1. 水平项2. 趋势项3. 季节效应（衍生出去为周期项）4. 随机波动•水平项，即剔除时序数据的趋势影响和季节影响后，时序数据所剩的成分，它代表着时序数据在时间轴上相对稳定的一个基础值。

就像一个原点一样，在这个原点上去考虑时间所带来的趋势影响和季节影响。

•趋势项，它用于捕捉时序数据的长期变化，是逐步增长还是逐步下降。

就像在二元空间中的一个单调函数。

•季节效应，衍生出去就是周期型，在一定时间内，时序数据所包含的周期型变化。

就像在二元空间中的三角函数，如y=sinx，其数值是周而复始的。

通常在分解以上各个成分时，有两种模式，一个是乘法模型，一个是加法模型。

其中，加法模型的季节效应被认为不依赖于时间序列，二乘法模型认为季节影响随着时间会发生改变。

不过两种模型在计算时可以相通，对乘法模型作对数处理即可。

1. 移动平均这一方法很简单，只做简单讲解•所谓移动平均，就是使用时间序列中最接近的 k 期数据值的平均值作为下一个时期的预测值。

即：较小的 k 值将更快速追踪时间序列的移动，而较大的 k 值将随着时间的推移更有效地消除随机波动。

随机森林是一种常用的机器学习算法，它在数据分析领域有着广泛的应用。

在R语言中，使用随机森林进行数据分析是一项非常重要的技能。

本文将讨论如何在R语言中使用随机森林进行数据分析，包括随机森林的原理、R语言中的实现方法以及一些注意事项。

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测。

每个决策树都是在不同的随机样本和随机特征下训练得到的，最终的预测结果是这些决策树的平均值或多数投票结果。

这种集成学习的方法可以有效地避免过拟合，提高模型的泛化能力。

在R语言中，可以使用randomForest包来实现随机森林算法。

首先需要安装randomForest包，然后通过library命令加载该包。

接下来，可以使用randomForest函数来构建随机森林模型。

在使用randomForest函数时，需要指定输入数据、输出变量、决策树的数量等参数。

通过调整这些参数，可以对随机森林模型进行调优，提高预测准确率。

除了构建模型外，还需要对模型进行评估。

在R语言中，可以使用confusionMatrix函数来计算混淆矩阵，从而评估模型的预测效果。

混淆矩阵可以显示模型的预测准确率、召回率等指标，帮助分析模型的性能。

在实际应用中，随机森林模型可能会面临一些问题，比如过拟合、特征选择等。

为了避免过拟合，可以通过调整决策树的数量、最大深度等参数来限制模型的复杂度。

此外，还可以通过交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。

另外，随机森林模型还可以用来进行特征选择。

通过分析特征的重要性，可以筛选出对输出变量影响较大的特征，从而简化模型并提高预测准确率。

在R语言中，可以使用importance函数来计算特征的重要性，并通过可视化的方式展示特征的重要性排名。

总之，随机森林是一种强大的机器学习算法，它在数据分析中有着广泛的应用。

在R语言中，使用随机森林进行数据分析可以通过构建模型、评估模型、解决问题等步骤来实现。

通过不断地调整参数、优化模型，可以构建出高性能的随机森林模型，为数据分析提供有力的支持。

本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例的延续。

您可以在以下链接中找到以前的部分：第1部分：时间序列建模和预测简介第2部分：在预测之前将时间序列分解为解密模式和趋势第3部分：ARIMA预测模型简介在本部分中，我们将使用图表和图表通过ARIMA预测PowerHorse拖拉机的拖拉机销售情况。

我们将使用前一篇文章中学到的ARIMA建模概念作为我们的案例研究示例。

但在我们开始分析之前，让我们快速讨论一下预测：诺查丹玛斯的麻烦人类对未来和ARIMA的痴迷 - 由Roopam撰写人类对自己的未来痴迷- 以至于他们更多地担心自己的未来而不是享受现在。

这正是为什么恐怖分子，占卜者和算命者总是高需求的原因。

Michel de Nostredame（又名Nostradamus）是一位生活在16世纪的法国占卜者。

在他的着作Les Propheties （The Prophecies）中，他对重要事件进行了预测，直到时间结束。

诺查丹玛斯的追随者认为，他的预测对于包括世界大战和世界末日在内的重大事件都是不可挽回的准确。

例如，在他的书中的一个预言中，他后来成为他最受争议和最受欢迎的预言之一，他写了以下内容：“饥饿凶猛的野兽将越过河流战场的大部分将对抗希斯特。

当一个德国的孩子什么都没有观察时，把一个伟大的人画进一个铁笼子里【原创】定制代写开发r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews数据挖掘和统计分析可视化调研报告/程序/PPT等/爬虫数据采集服务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/teradat他的追随者声称赫斯特暗指阿道夫希特勒诺查丹玛斯拼错了希特勒的名字。

诺查丹玛斯预言的一个显着特点是，他从未将这些事件标记到任何日期或时间段。

诺查丹玛斯的批评者认为他的书中充满了神秘的专业人士（如上所述），他的追随者试图强调适合他的写作。

【原创】R语⾔决策树、随机森林案例报告附代码数据决策树随机森林决策树是⼀种简单、常⽤的基础模型。

之所以说它简单，不仅因为它的思想原理简单具体、贴近实际，它并不需要像线性回归模型⼀样⽤⼀个数学公式来表征，⽽是由规则来抽象。

说它基础，是因为它是⼀系列复杂强⼤的模型的基础。

决策树的基本思想是通过将数据不断划分，使原来混乱的数据信息逐渐清晰。

举⼀个简单的例⼦：如果你去相亲，你可能以外貌为第⼀特征来决定是否继续往下考虑；如果外貌过关了，你可能还会考虑职位和收⼊⽔平；如果收⼊⽔平也过关了，再去考虑品质……这种层层筛选的过程就蕴含着决策树的朴素思想。

决策树不局限于数学模型的具体形式，它既可以⽤来作分类，也可以⽤来作回归，⼆者的基本思想类似，处理⽅法上有差别。

分类树根据前⽂的描述，应该有两个问题：1、如何表征数据的混乱或清晰的程度？2、如何将数据划分？⼀个分类变量，设想⼀下极端情况，如果都是True或False，那它取True或False的概率就是0或1，这些都是100%确定的，你⽆需做任何猜测，这种情况下数据就是最清晰的；反之，如果⼀个变量各有50%的True或False，你甚⾄没办法预测⼀个样本更有可能是True还是False，这种情况下数据就是最混乱的。

有两个指标可以⽤来衡量数据的不确定程度：熵和基尼系数（并⾮经济学上的概念），定义如下：熵：熵的定义基尼系数：基尼系数的定义具体就不推导了，可见当p接近0或1时，这两个指标都接近于0，表⽰不确定度最低，信息最为清晰；当p接近0.5时，不确定度最⾼，信息最为混乱。

第⼀个问题解答了，第⼆个问题如何来进⾏数据划分？分类树的主要过程如下：⾸先计算分类变量在不做任何划分下的熵或基尼系数计算每⼀个特征在各个⽔平下的划分的加权熵或基尼系数选择令分类变量熵或基尼系数减少得最多的特征作为节点往下划分?重复以上过程，直⾄数据被清晰划分以Carseats的座椅销量⽔平⾼低为⼆分类变量，演⽰构建分类树的过程。

时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇相关⽂章：时间序列分析之ARIMA模型预测__SAS篇之前⼀直⽤SAS做ARIMA模型预测，今天尝试⽤了⼀下R，发现灵活度更⾼，结果输出也更直观。

现在记录⼀下如何⽤R分析ARIMA模型。

1. 处理数据1.1. 导⼊forecast包forecast包是⼀个封装的ARIMA统计软件包，在默认情况下，R没有预装forecast包，因此需要先安装该包> install.packages("forecast')导⼊依赖包zoo，再导⼊forecast包> library("zoo")> library("forecast")1.2. 导⼊数据博主使⽤的数据是⼀组航空公司的销售数据，可在此下载数据：，共有132条数据，是以⽉为单位的销售数据。

> airline <- read.table("airline.txt")> airline V1 V2 1 1 112 2 2 118 3 3 132 4 4 129 5 5 121 6 6 135 7 7 148 8 8 148 9 9 136 10 10 119(........)1.3. 将数据转化为时间序列格式(ts)由于将数据转化为时间序列格式，我们并不需要时间字段，因此只取airline数据的第⼆列，即销售数据，⼜因为该数据是以⽉为单位的，因此Period是12。

> airline2 <- ariline[2]> airts <- ts(airline2,start=1,frequency=12)2. 识别模型2.1. 查看趋势图> plot.ts(airts)由图可见，该序列还不平稳，先做⼀次Log平滑，再做⼀次差分:> airlog <- log(airts)> airdiff <- diff(airlog, differences=1)> plot.ts(airdiff)这次看上去就⽐较平稳了，现在看看ACF和PACF的结果2.2. 查看ACF和PACF> acf(airdff, lag.max=30)> acf(airdff, lag.max=30,plot=FALSE)Autocorrelations of series ‘airdiff’, by lag0.00000.08330.16670.25000.33330.41670.50000.58330.66670.75000.83331.0000.188 -0.127 -0.154 -0.326 -0.0660.041 -0.098 -0.343 -0.109 -0.1200.91671.00001.08331.16671.25001.33331.41671.50001.58331.66671.75000.1990.8330.198 -0.143 -0.110 -0.288 -0.0460.036 -0.104 -0.313 -0.1061.83331.91672.00002.08332.16672.25002.33332.41672.5000-0.0850.1850.7140.175 -0.126 -0.077 -0.214 -0.0460.029> pacf(airdff, lag.max=30)> pacf(airdff, lag.max=30,plot=FALSE)Partial autocorrelations of series ‘airdiff’, by lag0.08330.16670.25000.33330.41670.50000.58330.66670.75000.83330.91670.188 -0.169 -0.101 -0.3170.018 -0.072 -0.199 -0.509 -0.171 -0.553 -0.3001.00001.08331.16671.25001.33331.41671.50001.58331.66671.75001.83330.5510.010 -0.2000.164 -0.052 -0.037 -0.1080.0940.005 -0.095 -0.0011.91672.00002.08332.16672.25002.33332.41672.50000.057 -0.074 -0.0480.0240.0730.0470.0100.033从ACF和PACF可以看出来，该序列在lag=12和lag=24处有明显的spike，说明该序列需要再做⼀次diff=12的差分。

使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析读时间序列数据您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。

您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。

数据集如下所示：Age of Death of Successive Kings of England#starting with William the Conqueror#Source: McNeill, "Interactive Data Analysis"604367505642506568436534...仅显示了文件的前几行。

前三行包含对数据的一些注释，当我们将数据读入R时我们想要忽略它。

我们可以通过使用scan（）函数的“skip”参数来使用它，它指定了多少行。

要忽略的文件顶部。

要将文件读入R，忽略前三行，我们键入：> kings[1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48[26] 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56在这种情况下，英国42位连续国王的死亡年龄已被读入变量“国王”。

一旦将时间序列数据读入R，下一步就是将数据存储在R中的时间序列对象中，这样就可以使用R的许多函数来分析时间序列数据。

要将数据存储在时间序列对象中，我们使用R中的ts（）函数。

例如，要将数据存储在变量'kings'中作为R中的时间序列对象，我们键入：Time Series:Start = 1End = 42Frequency = 1[1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48[26] 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56有时，您所拥有的时间序列数据集可能是以不到一年的固定间隔收集的，例如，每月或每季度。

R(语言）做时间序列（ARIMA）的案例
如何用R做单变量的时间序列？
---加载时间序列程序包
library(tseries)
--使用该包自带的程序，是指航空乘客的分布
air<- AirPassengers
--作这个时间序列的图,通过图作一个直观判断
ts.plot(air)
--查看自相关图
acf(air)
--查看偏相关图
pacf(air)
--初步判断
--1、有趁势。

2、可能有季节性。

3、应该使用MA（）模型来拟合--通过decompose 进行分解：随机、趋势、季节
x<-decompose(air)
---作图查看
plot(x)
plot(x$seasonal)
---选择合适的模型拟合
---趋势通过差分来消除
---季节性因素，确定相应的period
air.fit<- arima(air,order=c(0,1,1), seasonal=list(order=c(0,1,1), period=12))
---对结果进行诊断
tsdiag(air.fit)
--加载时间序列包
library(forecast)
--向前预测12期，默认情况下24期
--给出80%，95%置信度下的置信区间
air.forecast<- forecast(air.fit,12)
plot.forecast(air.forecast)
这里只是简单用到R自带的数据做了一个简单的演示过程，找个时间我再完整写一篇关于时间序列建模过程的文章，以及如何判断时间序列的P、Q、I等参数的确定。

Nowcasting of financial consumer complaint using Google trend Data 读取数据library(tseries)data=read.csv("需要改的.csv")data1=read.csv("原数据.csv",skip=1)查看部分数据读取客户反馈数据head(data)Date.received Product Sub.product1 07/29/2013 Consumer Loan Vehicle loan2 07/29/2013 Bank account or service Checking account3 07/29/2013 Bank account or service Checking account4 07/29/2013 Bank account or service Checking account5 07/29/2013 Mortgage Conventional fixed mortgage6 07/29/2013 Bank account or service Checking account Issue Sub.issue1 Managing the loan or lease2 Using a debit or ATM card3 Account opening, closing, or management4 Deposits and withdrawals5 Loan servicing, payments, escrow account6 Deposits and withdrawalsCompany State ZIP.code Tags1 Wells Fargo & Company VA 245402 Wells Fargo & Company CA 95992 Older American3 Santander Bank US NY 100654 Wells Fargo & Company GA 300845 Franklin Credit Management CT 061066 Bank of America TX 75025Consumer.consent.provided. Submitted.via pany1 N/A Phone 07/30/20132 N/A Web 07/31/20133 N/A Fax 07/31/20134 N/A Web 07/30/20135 N/A Web 07/30/20136 N/A Web 07/30/2013Company.response.to.consumer Timely.response. Consumer.disputed.1 Closed with explanation Yes No2 Closed with explanation Yes No3 Closed Yes No4 Closed with explanation Yes No5 Closed with explanation Yes No6 Closed with explanation Yes NoComplaint.ID1 4688822 4688893 4688794 4689495 4758236 468981读取谷歌trend的数据head(data1)Week plaint...United.States.1 2012-12-02 412 2012-12-09 503 2012-12-16 394 2012-12-23 295 2012-12-30 316 2013-01-06 53将要改编的数据里日期单位变成week 和原数据一样然后把Q栏客户反馈一周的加起来：Consumer disputed?dataall=merge(data1,data2 )Week plaint...United.States. data21 2012.48 41 116742 2012.49 50 138173 2012.50 39 139754 2012.51 29 140185 2012.52 31 10344然后放到原数据里（原数据里所有数据都不能动等于就是把改编数据里的客户反馈统计一下以周的单位加到原数据里）测试数据之间的关联correlation,cor(dataall[,3],dataall[,2])[1] 0.2878895从相关检测的结果，由于相关系数大于零，因此可以认为两者之间存在一定的正相关关系。

决策树随机森林决策树是一种简单、常用的基础模型。

之所以说它简单，不仅因为它的思想原理简单具体、贴近实际，它并不需要像线性回归模型一样用一个数学公式来表征，而是由规则来抽象。

说它基础，是因为它是一系列复杂强大的模型的基础。

决策树的基本思想是通过将数据不断划分，使原来混乱的数据信息逐渐清晰。

举一个简单的例子：如果你去相亲，你可能以外貌为第一特征来决定是否继续往下考虑；如果外貌过关了，你可能还会考虑职位和收入水平；如果收入水平也过关了，再去考虑品质……这种层层筛选的过程就蕴含着决策树的朴素思想。

决策树不局限于数学模型的具体形式，它既可以用来作分类，也可以用来作回归，二者的基本思想类似，处理方法上有差别。

分类树根据前文的描述，应该有两个问题：1、如何表征数据的混乱或清晰的程度？2、如何将数据划分？一个分类变量，设想一下极端情况，如果都是True或False，那它取True或False的概率就是0或1，这些都是100%确定的，你无需做任何猜测，这种情况下数据就是最清晰的；反之，如果一个变量各有50%的True或False，你甚至没办法预测一个样本更有可能是True还是False，这种情况下数据就是最混乱的。

有两个指标可以用来衡量数据的不确定程度：熵和基尼系数（并非经济学上的概念），定义如下：熵：熵的定义基尼系数：基尼系数的定义具体就不推导了，可见当p接近0或1时，这两个指标都接近于0，表示不确定度最低，信息最为清晰；当p接近0.5时，不确定度最高，信息最为混乱。

第一个问题解答了，第二个问题如何来进行数据划分？分类树的主要过程如下：•首先计算分类变量在不做任何划分下的熵或基尼系数•计算每一个特征在各个水平下的划分的加权熵或基尼系数•选择令分类变量熵或基尼系数减少得最多的特征作为节点往下划分•重复以上过程，直至数据被清晰划分以Carseats的座椅销量水平高低为二分类变量，演示构建分类树的过程。

剪枝前的决策树这个模型的训练误差为93.5%，测试误差却仅为70.5%，看到这棵树分支很多，说明什么？说明模型太复杂，过拟合了。

r语言arima函数用法一、介绍ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常用的时间序列分析方法，它可以用来预测未来的数据趋势。

在R 语言中，arima函数是实现ARIMA模型的主要函数之一。

二、语法arima(x, order = c(p, d, q), seasonal = c(P, D, Q), ...)参数说明：x：时间序列数据order：一个长度为3的向量，分别表示AR、差分和MA的阶数seasonal：一个长度为4的向量，分别表示季节性AR、季节性差分和季节性MA的阶数以及周期...：其他可选参数三、使用方法1. 导入数据首先需要导入时间序列数据，可以使用read.csv等函数将csv文件导入为data.frame格式，再使用ts函数将其转换为时间序列格式。

2. 确定模型阶数确定ARIMA模型的阶数是非常重要的。

可以通过绘制自相关图ACF 和偏自相关图PACF来辅助判断。

如果ACF在滞后p处截尾，而PACF在滞后q处截尾，则可以考虑使用ARIMA(p,d,q)模型。

3. 拟合模型使用arima函数拟合ARIMA模型，并将结果保存在一个对象中。

例如：model <- arima(x, order = c(p, d, q), seasonal = c(P, D, Q))其中x是时间序列数据，p、d、q和P、D、Q分别表示ARIMA模型的阶数和周期。

4. 模型诊断拟合模型后，需要对其进行诊断。

可以使用checkresiduals函数检查残差是否符合正态分布和白噪声等假设。

如果残差不符合假设，则需要重新调整模型。

5. 预测未来值使用forecast函数可以预测未来的时间序列值。

例如：forecast(model, h = n)其中h表示预测的步数，n表示时间序列数据的长度。

四、示例以下是一个简单的ARIMA模型示例：1. 导入数据data <- read.csv("data.csv")ts_data <- ts(data$y, start = c(2010, 1), frequency = 12)2. 确定模型阶数acf(ts_data)pacf(ts_data)由自相关图和偏自相关图可以看出，ACF在1处截尾，而PACF在2处截尾，因此可以使用ARIMA(1,0,2)模型。