问题描述
我想为间歇性需求实施 Croston 方法。我有一个具有 10 个特征的数据框,所有这些特征中都有许多零。我想将整个数据框传递给 Croston 模型,但该模型接受一维数组。我对遍历模型不感兴趣。有没有什么方法或其他方法可以预测间歇性需求?
提前致谢!!
解决方法
还有其他方法可以预测间歇性需求吗?
为了对间歇性需求进行预测,Croston 是业内最好的方法之一,但它几乎没有缺点,这些缺点都可以通过 Croston 模型的变体(如 SBA、TSB 等)解决。对我来说,Croston TSB 的表现确实要好得多,因为它可以在长时间没有需求时衰减到零。
接下来,
一次性将整个数据框传递给 Croston 模型,无需循环
NumPy 向量化在这种情况下要好得多。矢量化在速度方面比循环好得多。可以参考矢量化。