时间序列问题应使用哪种回归?

问题描述

data = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')
plt.scatter(data['date'],data['sales'])

数据只有2个特征(“日期”,“销售”),我想训练一个模型并预测“销售”。 分布每次都是相关的,也许是高斯或某种东西(这就是我得到的)。 有没有这种回归或我应该使用什么?

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解决方法

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