Как прогнозировать будущие цены в C#. net ядре

Question

Я хочу прогнозировать будущие цены на основе предыдущих данных. Я хочу создать веб-портал, который показывает прогнозируемые цены. Я пробовал: TimeSeries

    IDataView trainingDataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(modelInputs);
            // Build training pipeline
            var dataProcessPipeline = mlContext.Forecasting.ForecastBySsa(
                 "Score",
                 nameof(ModelInput.priceA),
                 windowSize: 5,
                 seriesLength: 10,
                 trainSize: modelInputs.Count(),
                 horizon: 10,
                 confidenceLowerBoundColumn: "LowerBoundScore",
                 confidenceUpperBoundColumn: "UpperBoundScore",
                 confidenceLevel:0.95f
                );

Цены Зависит от факторов и предыдущих данных, но это не требует какого-либо влияющего фактора, который я пробовал:

 var dataProcessPipeline = mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(new[] { new InputOutputColumnPair("name", "name") })
                                      .Append(mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Date_tf", "Date"))
                                      .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "name", "Date_tf", "priceB" }));
            // Set the training algorithm 
            var trainer = mlContext.Regression.Trainers.FastTree(labelColumnName: "priceA", featureColumnName: "Features");

Но это не так имеет смысл получать данные для указанной c даты. Если моя переменная даты заменяется на строку, она работает, но не работает, если я создаю переменные данные. Какой может быть лучший алгоритм или методика прогнозирования будущих цен на основе предыдущих данных? и влияющие факторы

Answer 1

Вам необходимо преобразовать столбец даты в целые числа. Посмотрите этот пример, чтобы увидеть, как вы можете выполнить sh это:

https://github.com/gvashishtha/time-series-mlnet/blob/master/time-series-forecast.ipynb