Python利用支持向量机SVM进行时间序列预测（数据+源码）

项目介绍

本项目提供了一个完整的资源文件，帮助你使用Python中的支持向量机（SVM）进行时间序列预测。资源文件中包含了所需的数据集以及完整的Python代码，方便你快速上手并进行相关实验。

资源内容

• 数据集：包含用于时间序列预测的训练和测试数据。
• Python代码：提供了利用SVM进行时间序列预测的完整代码，包括数据预处理、模型训练、预测以及结果评估等步骤。

使用说明

1. 数据准备：
   • 下载并解压资源文件。
   • 数据集位于data文件夹中，包含训练和测试数据。
2. 代码运行：
   • 打开code文件夹，找到svm_time_series_prediction.py文件。
   • 确保你已经安装了必要的Python库（如numpy, pandas, scikit-learn等）。
   • 运行代码，观察模型训练和预测结果。
3. 结果分析：
   • 代码会输出模型的预测结果以及评估指标（如均方误差、R²分数等）。
   • 你可以根据结果进行进一步的分析和优化。

注意事项

• 本项目提供的代码和数据仅供参考，你可以根据实际需求进行修改和扩展。
• 在进行时间序列预测时，数据预处理和特征工程是非常关键的步骤，建议仔细阅读代码中的相关部分。

贡献

如果你有任何改进建议或发现了代码中的问题，欢迎提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

下载链接

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