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使用 Skforecast 进行回测：Python 中的时间序列预测
为什么重要：使用 Skforecast 进行回测的综合指南：确保使用 Python 进行可靠的时间序列预测
来源:人工智能+预测中进行回测的简介
这是与python中的SkForecast进行回测的综合指南。在时间序列中进行的回测预测，模拟了模型在过去的历史数据上使用的模型将如何执行。此过程对于在部署前验证模型至关重要，因为它可以洞悉潜在的预测错误并有助于优化模型性能。通过测试模型在不同情况下的性能，预测者可以更好地理解限制并避免过度拟合。
例如，进行回测，您可以评估模型在不同的季节周期或经济状况中的性能，从而实现更强大的评估。在本指南中，我们将利用SKForeCast，这是一个与Scikit-Learn无缝集成的Python库，以促进时间序列模型进行回测。
什么是回测？
进行回测是一种时间序列分析中的验证技术，可以通过对历史数据进行测试来评估预测模型的准确性。在预测Web流量中，进行回测方法有助于完善预测并通过揭示在现实世界中的表现来提高模型的可靠性。这个过程对于网络流量和财务进行回测至关重要，因为它提供了对时间序列趋势的见解并支持强大的原型制作。
利用各种预报员类型和验证策略，对时间序列预测进行进行回测通常涉及用于使用机器学习的培训模型的工具，从而增强了一系列功能的预测。有效的进行回测的捕获时间序列数据的复杂性，解决了诸如季节性变化和更具体趋势的特征请求之类的基本方面。通过使用这些高级技术对时间序列的趋势进行建模，分析师可以确保其模型既准确又适应不断变化的模式，从而使对预测方法的核心组成部分。