数据预测模型
有时我们需要根据当前已经存在的部分数据，合理的进行下个阶段的数据预测，一般情况下我们会使用线性回归的方法拟合出一个预测模型。
可什么是线性回归呢。。。我们来看一下线性回归的概念。
对观测数据集的X的值拟合出一个预测模型。对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
但是，显然这个方法听起来就不是很简单的样子。Excel也自带线性回归的数据分析工具，这个不是我们今天主要介绍的内容，先来简单看一下是这个数据分析工具是一个什么样子的。
我们根据一组x和y的值进行一下回归分析，天哪。。。我们看到会生成一个这个样子的回归参数表。
嗯。。好吧很难看懂的样子。直接放结论：根据生成线性回归参数可以得出预测的方程：
Y=1.154X+18.007
根据得出的预测模型我们可以预测出x对应的数据。
然而，我们今天主要介绍的并不是这个复杂的回归工具，而是一个很简单的使用函数进行线性回归预测的方法。
还是使用上面的那组x和y的数据。我们介绍一下使用的公式：
FORECAST(预测的x值，已知的y值数组，已知的x值数组)
下面我们输入公式来看一下结果
显然，我们使用两种预测方法得到的数据误差很小，可以忽略不计。
然而第二种方法显然更简单，也可以支持我们动态数据的直接预测。
很适合我们根据已有的线上数据进行相关的科学预测。
相关知识
数据预测模型
用ROC曲线解析预测模型
宠物食品品牌忠诚度预测模型开发
销售预测模型
使用Bass扩散模型预测手游LTV
基于RNN模型的人类决策行为预测
使用Python实现深度学习模型：用户行为预测与个性化服务
数据集多样性与代表性：构建全面的AI模型
大模型训练：数据多样性的力量与挑战
学界 | 狗狗视角看世界，用视觉数据预测狗的行为
网址: 数据预测模型 https://m.mcbbbk.com/newsview292751.html
| 上一篇: 用于预测宠物行为的方法及装置、家 |
下一篇: 蝙蝠能做宠物吗？ |
