我对时间序列还不太熟悉。
这是我正在处理的数据集:
Date Price Location
0 2012-01-01 1771.0 Marche
1 2012-01-01 1039.0 Calabria
2 2012-01-01 2193.0 Campania
3 2012-01-01 2015.0 Emilia-Romagna
4 2012-01-01 1483.0 Friuli-Venezia Giulia
... ... ... ...
2475 2022-04-01 1963.0 Lazio
2476 2022-04-01 1362.0 Friuli-Venezia Giulia
2477 2022-04-01 1674.0 Emilia-Romagna
2478 2022-04-01 1388.0 Marche
2479 2022-04-01 1103.0 Abruzzo
我试图构建一个用于价格预测的LSTM,但我不知道如何处理位置这个分类特征:我是应该使用独热编码还是分组聚合? 我想要预测的是基于位置的价格。
我该怎么做? 特别赞赏Python解决方案。
先行致谢。
(T, 20)
的数据集,其中T
是时间数据的数量,20
是地区的数量。对于训练测试拆分,您可以使用80-20,其中测试20%是时间序列的最后一部分。 - Salvatore Daniele Bianco