问题描述
我有一个长度可变的时间序列价格数据。数据描述中指出，特征总数为 269。数据是非结构化的，每天不存在的特征不会显示在时间序列中。数据中只显示现有值，这使得构建算法对我来说非常困难。请检查给定的前 5 个数据样本：
01.01.2020 f1:21 f2:1023 f3:12 f16:954
01.02.2020 f3:2 f21:87 f22:9321 f26:231
01.03.2020 f1:2 f2:635 f7:91 f8:211
01.04.2020 f1:2 f2:635 f7:91 f8:211
01.05.2020 f2:31 f3:234 f7:12 f8:541
我正在尝试构建一个时间序列模型来预测哪些特征将与哪些数字一起显示。您能否建议哪些算法适合用于此特定问题？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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