時間序列問題

相似處

• 兩者都涉及數值目標欄。

• 兩者都常用於涉及銷售和貨幣預測的金融使用案例中。

差異

• 時間序列問題支援分組目標，而迴歸問題則不支援（請參閱 時間序列問題的組成部分）。分組情境仍可透過訓練多個不同模型來解決迴歸問題，但代價是犧牲跨群組的整體學習。

• 時間序列問題支援您預先知道某些功能變數的情境，例如與天氣相關的預測、規劃的促銷折扣，以及日期是否落在平日、週末和假日。這些功能變數稱為未來特徵。

• 對於時間序列問題，資料必須以固定時間間隔按日期或日期時間編製索引。此外，在訓練和預測期間，預期會產生不同的資料內容（請參閱準備訓練資料集和準備套用資料集）。

• 在時間序列問題中，預測值明確對應到特定日期和時間。在迴歸問題中，預測值可能對應或不對應到特定日期和時間，但如果它們對應，這種關聯是隱含的，而非在輸出中明確標示。

• 使用不同的演算法 (請參閱 理解模型演算法)。