青梅煮酒论软挑之预测篇_华为软件精英挑战赛

captain_wo... 发帖: 2粉丝: 2 级别 : 新手上路发消息 + 关注	发表于2018-4-10 18:32:02 阅读9230 回复7 楼主阅读模式显示全部楼层 [技术探讨] 青梅煮酒论软挑之预测篇读了今年的软挑赛题，虽然没有参赛，却忍不住来谈谈我的拙见，也算是抛砖引玉~~如对大家有帮助那挺好，如有不足之处也请各位手下留情，笑而置之~~ 今天且聊到这，下次再来谈谈放置阶段的问题。

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小原2号发帖: 0粉丝: 18 级别 : 高级会员发消息 + 关注	发表于2018-4-10 19:05:29 板凳显示全部楼层感谢楼主分享，给楼主点个赞，也欢迎大家一起探讨一下~
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发表于2018-4-11 09:52:14 地板显示全部楼层

猫步毒药发表于 2018-4-10 18:47
想问下，指数平滑能否去异常值。
周期怎么确定的，还有就是数据是一天一天单独的还是每天累积的数据，我之 ...

异常值要做去噪处理，可以考虑用差异系数之类的。时间片切分粒度其实可以尝试多几种切片，数据应该是累积的，因为没条记录就是个请求。个人觉得无论什么模型参数设定也是很重要的，而且不同flavor预测参数应该都不一样，建议也可以试试garch。

猫步毒药发帖: 0粉丝: 0 级别 : 新手上路发消息 + 关注	发表于2018-4-11 13:18:55 5^# 显示全部楼层 captain_wow 发表于 2018-4-11 09:52 异常值要做去噪处理，可以考虑用差异系数之类的。时间片切分粒度其实可以尝试多几种切片，数据应该是累积 ... 谢谢大佬指点
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发表于2018-4-12 20:45:26 8^# 显示全部楼层

captain_wow 发表于 2018-4-11 09:52
异常值要做去噪处理，可以考虑用差异系数之类的。时间片切分粒度其实可以尝试多几种切片，数据应该是累积 ...

感觉这个差异系数只能用来判断数据的离散程度，怎么用来去燥呢？有没有其他的去燥方法，给推荐几个。。。。。。。。

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发表于2018-4-13 09:45:29 9^# 显示全部楼层

codedog 发表于 2018-4-12 20:45
感觉这个差异系数只能用来判断数据的离散程度，怎么用来去燥呢？有没有其他的去燥方法，给推荐几个。。。 ...

简单的比如有 k-近邻法：取某个数据最近的k个近邻点，然后将这个k个值加权（权重一般是距离的比值吧），然后根据自定义的阈值，将距离k个近邻距离超过阈值的当做异常点；稍微复杂一点的有 Grubbs检验，具体做法可以自己去搜一下~

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发表于2018-4-14 15:40:39 10^# 显示全部楼层

captain_wow 发表于 2018-4-13 09:45
简单的比如有 k-近邻法：取某个数据最近的k个近邻点，然后将这个k个值加权（权重一般是距离的比值吧）， ...

你好，我看了你关于k近邻去噪的思想。我的理解是，对于一个异常数据点，取它的前k个和后k个数据的加权作为代替，其中距离越近的数据权值越高。另外你说的“将距离k个近邻距离超过阈值的当做异常点”这句话我没能理解，希望您给指点一下！谢谢

xyqallen 发帖: 1粉丝: 0 级别 : 新手上路发消息 + 关注	发表于2018-4-14 17:28:56 11^# 显示全部楼层 captain_wow 发表于 2018-4-13 09:45 简单的比如有 k-近邻法：取某个数据最近的k个近邻点，然后将这个k个值加权（权重一般是距离的比值吧）， ... 同问阈值的问题～
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