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LLM 支持的时间序列分析
第 2 部分：高级模型开发提示由法学硕士支持的时间序列分析首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学数据总是带来自己的一组难题。每个数据科学家最终都会遇到传统方法开始感到……局限性的那堵墙。
数据 谜题但是，如果您可以通过使用正确的提示构建、调整和验证高级预测模型来突破这些限制，结果会怎样呢？
右侧提示大型语言模型 (LLM) 正在改变时间序列建模的游戏规则。当您将它们与智能、结构化提示工程相结合时，它们可以帮助您探索大多数分析师尚未考虑过的方法。
法学硕士 时间序列他们可以指导您完成 ARIMA 设置、Prophet 调优，甚至是 LSTM 和 Transformer 等深度学习架构。
ARIMA 先知本指南介绍模型开发、验证和解释的高级提示技术。最后，您将获得一组实用的提示，帮助您更快、更有信心地构建、比较和微调模型。
高级提示 更快这里的所有内容都基于研究和现实世界的示例，因此您将获得现成的工具。
研究这是由两部分组成的系列文章中的第二篇文章，探讨即时工程如何促进您的时间序列分析：
提示工程👉 本文和之前文章中的所有提示都可以在本文末尾作为备忘单查看😉
提示 结束在本文中：
- 高级模型开发提示提示模型验证和解释真实世界实施示例最佳实践和高级提示提示工程备忘单！
1. 高级模型开发提示
让我们从重磅人物开始。您可能知道，ARIMA 和 Prophet 仍然非常适合结构化和可解释的工作流程，而 LSTM 和 Transformer 则擅长复杂的非线性动态。
1.1 ARIMA 模型选择和验证
综合 ARIMA 建模提示：
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