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我们讨论了有关保费率制定的与索赔频率模型有关的观点。由于目标是预测理赔频率（以评估保险费水平），因此一般建议使用旧数据来训练该模型，并使用最新数据对其进行测试。问题在于该模型没有包含任何时间模式。 这里考虑一个简单的数据集， > set.seed(1) > n=5...
对MTable数据进行Prophet时间序列预测
Prophet是Facebook开源的时间序列预测算法，适用于具有一定规律的数据。Prophet组件通过对每一行的MTable数据，进行Prophet时间序列预测，给出下一时间段的预测结果。本文为您介绍Prophet组件的配置方法。
时间序列异常检测：统计和机器学习方法介绍
时间序列数据是按一定时间间隔记录的一系列观测结果。它经常在金融、天气预报、股票市场分析等各个领域遇到。分析时间序列数据可以提供有价值的见解，并有助于做出明智的决策。 异常检测是识别数据中不符合预期行为的模式的过程。在时间序列数据的上下文中，异常可以表示偏离正常模式的重大事件或异常值。检测时间序列数据中的异常对于各种应用至关重要，包括欺诈检测、网络监控和预测性维护。 首先导入库，为了方便数据获...
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