预测已知值#
- class ForecastKnownValues(y_known, method=None, fill_value=None, limit=None)[源代码][源代码]#
播放已知或规定值作为预测的预测器。
接受一个包含“已知未来值”的数据集，以在 sktime 接口中生成这些值。
该预测器的常见用例：
作为一个有已知基线期望的虚拟或天真预测者
作为一个拥有（非朴素）专家预测的预测者，根据专家的意见，“已知”的值
作为基准测试实验中的反事实假设，“如果我们知道真相会怎样”
在用于后处理的组合中传递预测数据值，例如，与 ReconcilerForecaster 结合使用以进行孤立的对账步骤
在预测时，使用
pandas.DataFrame.reindex在底层从y_known获取预测值。除了y_known之外的参数直接传递给pandas.DataFrame.reindex。- 参数:
- y_knownsktime 兼容数据格式中的 pd.DataFrame 或 pd.Series
应包含预测器将在预测中重放的已知值，也可以是非 pandas 的 sktime 数据格式，然后将被强制转换为 pandas 格式。
- 方法str 或 None, 可选, 默认=None
用于在 y_known 中无法获得预测的索引处进行插补的方法之一：{None, ‘backfill’/’bfill’, ‘pad’/’ffill’, ‘nearest’}
- fill_value标量，可选，默认值为 np.NaN
用于任何缺失值的值（例如，如果
method为 None）- 限制int, 可选, 默认=None=无限
如果
method=bfill/ffill，则最大连续元素数用于向前/向后填充
- 属性:
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