forecast与predict的区别

1. forecast与predict的区别

1、侧重含义不同
forecast侧重点是对事态的可能进程，或未来状况的预估。predict 侧重从已知的事实情况推导，对事情的后果所作的一种精确的统计性估计。
2、使用场合不同
forecast则多用在天气与财经上的预测。predict使用的范围较广，几乎任何场合都可以使用。
例句：
The weather forecast is better for today.
天气预报说今天天气要好一些。
It will be many years before anyone can predict a hurricane's behavior with much accuracy.
要能够相当准确地预测出飓风的特性尚需多年。



扩展资料
词汇解析：
1、forecast
英文发音：[ˈfɔːkɑːst]
中文释义：v.预测;预报
例句：
Statistical analysis is a means of arriving at a fairly reliable forecast.
统计分析是一种相当可靠的预测方法。
2、predict
英文发音：[prɪˈdɪkt]
中文释义：v.预言;预告;预报
例句：
No one had enough foresight to predict the winner.
谁也没有足够的先见能预测哪一个获胜。

2. 求python statsmodel中ARMA中的predict()函数和forecast（）用法

model.predict()(start='2017.09.01'，end='2017.12.01'）需要设置开始时间与结束时间；model.forcast(step=5)直接设置样本外的几期就可以，eg:得到样本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五个月的预测值；

3. 时间序列模型预测模型支持哪个python版本

时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等

4. python 时间序列数据 怎么预测

时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同
时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。

5. ARIMA时间序列预测模型

时间序列及其分析概述 ? 时间序列 ? 时间序列的特点及其建立 ? 时间序列分析的概念、特征和作用 ? 时间序列分解 ? 时间序列分析的相关特征量 ? 时间序列分析方法 2/74 1.1 时间序列 自然界以及社会生活的各种事物都在运动、变化和发展着，将它们按时 间顺序记录下来，就可以得到各种各样的时间序列。对时间序列进行分析研 究，可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律，对于人们正确认识事物并 由此做出科学的决策具有重要的现实意义。 1.1.1 时间序列定义 定义 1：时间序列就是一组统计数据，依其发生时间的先后顺序排成的 序列。 定义 2：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列称为时间 序列。 定义 3：对某一个或一组变量 x (t ) 进行观察测量，将在一系列时刻 t1 ? ? ? t n 所 得 到 的 离 散 数 据 组 成 的 序 列 集 合 { x (t1 ), ? , x (t n )}，称为时间序列，记为 X ? { x (t1 ),? , x (t n )}。 这种有时间意义的序列也称为动态数据 3/74 1.1 时间序列 时间序列取值一般有两种方式： (1) X 取值观测时间点处的瞬间值 (2) X 取值观测时间点期间的累计值 有些数据虽然不是时间序列，数据与时间无直接关系，但可以近 似看做时间序列。因此，时间序列的广义定义为：有先后顺序的数 据通称为时间序列。

6. python 时间序列分析 收敛性问题

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。

7. 如何使用ML预测Python中的时间序列数据

通过numpy转换：
import numpy as np
series['maxsal']= series['maxsal'].astype(np.float64)
series['minsal']= series['minsal'].astype(np.float64)
在调用ARIMA之前，加入上面两行。
model = ARIMA(series, order=(1,1,0))某些情况下，也可以选择直接执行下面这行代码：
series = series.astype(np.float64)

8. 新手求教！！！！python 从文件中读取时间序列，例如格式为171588表示17:15:88等，然后读取数据画图

用xticks命令，http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.xticks
例子：
import matplotlib.pyplot as plt

t11 = ['00', '01', '02', '03', '04', '05', '10', '11', '12', '13', '14', '15',
       '20', '21', '22', '23', '24', '25', '30', '31', '32', '33', '34', '35',
       '40', '41', '42', '43', '44', '45', '50', '51', '52', '53', '54', '55']

t12 = [173, 135, 141, 148, 140, 149, 152, 178, 135, 96, 109, 164, 137, 152,
       172, 149, 93, 78, 116, 81, 149, 202, 172, 99, 134, 85, 104, 172, 177,
       150, 130, 131, 111, 99, 143, 194]


plt.bar(range(len(t12)), t12, align='center')
plt.xticks(range(len(t12)), t11, size='small')
plt.show()