是这样的啦
最近在Kaggle遇到了一个问题
资料很复杂 稍微简化一下 方便举例
现在有5个变量：
1. 消费额
2. 消费的时间(时间轴)
3. 顾客id
4. 网页点击次数
5. 所在城市
目标是 针对不同的顾客id
去预测其未来的消费额
既然要预测未来的话
第一个想到是用时间序列来解
但问题来了
给定未来的时间
当然 可以预测未来的消费额
但再多给个顾客id怎么办？
可以只拿两个变量 去预测消费额吗？
我的意思是
时间序列 是单纯给时间这1个变量去预测
回归 是给全部的4个变量 去预测消费额
那可以只给2个 或3个变量 来预测吗？
又 顾客id这个字段 要当成类别变量吗？
转成dummy感觉完全没意义
另外 这种问题 多变量时间序列
要用哪种模型来跑？
Vector AutoRegression?
Linear Mixed Model?
还是用随机森林？
有没有大神可以帮忙解惑的
十分感谢