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私は、約4年の異なる支店の銀行データを持っています。私は毎日と時間単位で行の数を予測しようとしています。私は重要な機能としてissue_datetime（年、月、日、時）を持っています。グラフラボを使って異なる回帰手法（線形、意思決定木、ランダムフォレスト、xgb）を適用しましたが、精度は向上しませんでした。 私はまた、過去のデータに基づいて閾値を設定することを考えていました。これは、異常値を除去した後の日々、月ごとのレベルの平均を取って、それを閾値として設定することです。 最良のアプローチは何ですか？機械学習を使用して行数を予測する
「最善のアプローチは何ですか？」には意味がありません。誰かがしようとしても、その答えは非常に投機的なものになるでしょう。すべてのすべてのオフトピックのstackoverflow。 – cel
私は@celに同意します。しかし、私はあなたの季節のパターンを取り除こうとする予測をしようとする前に、あなたの予測を改善するのに役立つかもしれないと思います。 – Shobeir
私はこのタスクを達成するための他の方法があるのと同様に、提案にもオープンしていますか？ – user1584253