NeuralForecast

用神经网络生成时间序列预测

准备输入

• 有明确时间频率的历史序列
• 需要预测的步数
• 可用于独立验证的历史时间段

操作步骤

1. 先以官方样例核对数据格式，再设置与自身数据一致的频率、输入窗口和预测步数。
2. 创建包含所选模型的 NeuralForecast 对象，通过 fit 训练模型。
3. 调用 predict 获取预测结果，在保留的历史时间段上检查误差，再决定是否用于实际业务。

输入窗口、训练步数和模型会影响计算成本；时间序列预测包含不确定性，不能直接当成已发生的业务事实。