Python预测之美：数据分析与算法实战

Python 是一种面向对象的脚本语言，其代码简洁优美，类库丰富，开发效率也很高，得到越来越多开发者的喜爱，广泛应用于Web 开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用，也是大数据时代的核心价值所在。随着AI 技术的进一步深化，预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求，其商业价值不言而喻。基于Python 来做预测，不仅能够在业务上快速落地，还让代码维护更加方便。对预测原理的深度剖析和算法的细致解读，是本书的一大亮点。本书共分为3 篇。第1 篇介绍预测基础，主要包括预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价，读者通过这部分内容的学习，可以掌握预测的基本步骤和方法思路。第2 篇介绍预测算法，该部分包含多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法，内容比较有难度，需要细心品味。第3 篇介绍预测案例，包括短期日负荷曲线预测和股票价格预测两个实例，读者可以了解到实施预测时需要关注的技术细节。希望读者在看完本书后，能够将本书的精要融会贯通，进一步在工作和学习实践中提炼价值。

游皓麟，大数据分析、数据挖掘专家，高级培训讲师。毕业于东南大学，从事大数据相关领域工作8年有余，专注大数据架构、机器学习、数据挖掘、NLP、知识图谱等领域的方案设计、算法研究与工程实现。在游戏、互联网、电信、电力、军工等行业具有丰富的工程实践经验，多次作为特邀嘉宾参加行业会议并发表主题演讲，著有《R语言预测实战》等多本书籍。

预测基础：预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价

预测算法：多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法

预测案例：短期日负荷曲线预测、股票价格预测

前 言

为什么要写这本书？

2016 年10 月笔者出版了《R 语言预测实战》，书中总结了笔者在预测领域的一些思考和经验，并通过书籍的媒介作用，和广大读者进行了一次深度的对话交流，书中基于R 语言对常用的数据分析、预测类算法进行了实现，并结合案例讲解了预测模型的实现过程。该书自出版以来，不断收到读者的好评，笔者也时常收到读者发来的邮件，或是对书籍内容感兴趣，希望可以长期交流，或者提出书籍中的一些瑕疵，希望在下个版本进行改善，或是咨询一些实际业务问题，如此等等。总地来看，《R 语言预测实战》这本书还是很受读者喜爱的。由于人工智能在近些年的发展，Python 语言越来越流行，更多的朋友想从Python 入手学习。为了能将《R 语言预测实战》的精华介绍给更多的读者，同时可以有机会修改R 这本书中存在的一些问题，尤其是代码中的瑕疵，笔者开始考虑将其改写为Python 版本。与《R 语言预测实战》相比，本书介绍的算法和案例加入了使用深度学习算法来做预测的内容，同时剪掉了一些不必要的段落，代码方面也做了很多优化，相信能够给读者带来

更好的阅读学习体验。

阅读对象

? 对数据挖掘、机器学习、预测算法及商业预测应用感兴趣的大专院校师生；

? 从事数据挖掘工作，有一定经验的专业人士；

? 各行各业的数据分析师、数据挖掘工程师；

? 对数据挖掘、预测专题感兴趣的读者。

勘误和支持

由于笔者的水平有限，编写的时间也很仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。读者可以把意见或建议直接发至笔者的邮箱[email protected]。书籍中的数据和代码，可通过访问cador.cn 来获取。笔者会定期发布勘误表，并统一回复。同时，如果你有什么问题，也可以发邮箱来提问，笔者将尽量为读者提供最满意的解答，期待你们的反馈。

如何阅读这本书

本书包括3 篇，共有10 章。

第1 章介绍预测的基本概念，以及大数据时代预测的特点，并结合案例进行讲解，最后基于Python讲解一个预测案例。本章适合初学者入门。

第2 章介绍预测的方法论，其中预测流程是基础，它说明了从预测实施的各个阶段。然后介绍了预测的指导原则，它是预测工作者必知必会的。另外，还介绍了预测工作的团队要求。本章内容适合常期品味，活学活用。

第3 章介绍分析方法，本章内容是数据分析、数据挖掘常见的分析方法，出现在这里，主要是为预测技术的数据处理做铺垫。如果预测工作者没有掌握有效的分析思路和方法，去提炼有用的指标和特征，那么预测工作是很难进行下去的。本章提供了规律发现的常用方法和技巧。

第4 章介绍特征工程，不仅介绍了常见的特征变换方法，还介绍了特征组合的方法，特别值得一提的是，本章包含了特征学习的方法，它是基于遗传编程实现的。从事数据挖掘的朋友都很清楚，好的特征在建模时是非常重要的，然而，有时我们拿到的基础数据直接拿去建模效果不见得好，如果进行规律挖掘，也比较费时费力，比较好的做法就是特征自动生成。感兴趣的朋友，可以细致品味这个章节。

从第1 章到第4 章为本书的第1 篇，主要介绍预测的入门知识，如果读者对预测有一定的功底，可以跳过本部分，直接进入第2 篇，了解预测算法的基本原理和实现。

第5 章介绍模型参数的优化。我们在建立数据挖掘和预测模型时，参数的确定通常不是一步到位的，我们往往需要做一些优化或改进，以提升最终的效果。本章介绍的遗传算法、粒子群优化、模拟退火等问题求解算法，有助于找到模型的最优或接近最优的参数。

第6 章介绍线性回归技术，主要包括多元线性回归、Ridge 回归、Lasso 回归、分位数回归、稳健回归的内容。在实际工作或实践中，读者应该有选择地使用对应的回归方法，以确保应对回归问题的有效性。

第7 章介绍复杂回归技术，主要包括梯度提升回归树（GBRT）、神经网络、支持向量机、高斯过程回归的内容。这是回归技术的进阶部分，涉及到统计学习以及机器学习的内容，想挑战难度的朋友，一定要好好读一读这部分。

第8 章介绍时间序列分析技术，主要包括Box-Jenkins 方法、门限自回归模型、GARCH 模型族、向量自回归模型、卡尔曼滤波、循环神经网络、长短时记忆网络等内容。本章不仅介绍了常见的Box-Jenkins 方法，还介绍了门限自回归等高阶时序分析技术。

从第5 章到第8 章为本书的第2 篇，主要介绍预测算法，本部分的算法选择有一定的难度，基本包含了常见的以及部分高阶的预测回归算法，读者可细致品味。

第9 章介绍短期日负荷曲线预测技术，首先介绍电力行业负荷预测的行业知识，接着从预测的基本要求出发，经过预测的建模准备，进入预测建模的环节。本章使用了DNN 和LSTM 两种算法来建立预测模型，并对预测效果进行了评估。

第10 章介绍股票价格预测技术，首先从股票市场的简介开始，接着介绍股票数据的获取，然后基于VAR 和LSTM 两种算法对预测模型进行了实现，最后检验了预测的准确性。

最后两章为本书的第3 篇，主要介绍预测案例，由于写书太过仓促，案例部分略显单薄。另外，由于商业关系，有些案例分析的细节内容不便在书中全面展开介绍，有兴趣的读者，可以邮件联系。

致谢

感谢电子工业出版社的编辑石倩，没有你的敦促，我可能不会这么快地写完这本书，同时也感谢电子工业出版社！

感谢造物主给我一颗孜孜不倦的心，让我在学习的道路上不至于因工作忙碌而有所懈怠，也不至于因有所成就而不知进取。

青山不改，绿水长流。谨以此书，献给我最亲爱的家人和朋友，以及热爱Python 和从事数据相关领域的朋友们。

游皓麟

中国 成都

第1 篇 预测入门
第1 章 认识预测 ． 2
1．1 什么是预测 ． 2
1．1．1 占卜术 ． 3
1．1．2 神秘的地动仪 ． 3
1．1．3 科学预测 ． 5
1．1．4 预测的原则 ． 7
1．2 前沿技术 ． 9
1．2．1 大数据与预测 ． 10
1．2．2 大数据预测的特点 11
1．2．3 人工智能与预测 ． 15
1．2．4 人工智能预测的特点 ． 17
1．2．5 典型预测案例 ． 18
1．3 Python 预测初步 ． 26
1．3．1 数据预处理 ． 27
1．3．2 建立模型 ． 31
1．3．3 预测及误差分析 ． 34
第2 章 预测方法论 ． 37
2．1 预测流程 ． 37
2．1．1 确定主题 ． 38
2．1．2 收集数据 ． 40
2．1．3 选择方法 ． 42
2．1．4 分析规律 ． 43
2．1．5 建立模型 ． 48
2．1．6 评估效果 ． 51
2．1．7 发布模型 ． 52
2．2 指导原则 ． 53
2．2．1 界定问题 ． 53
2．2．2 判断预测法 ． 55
2．2．3 外推预测法 ． 56
2．2．4 因果预测法 ． 58
2．3 团队构成 ． 59
2．3．1 成员分类 ． 59
2．3．2 数据氛围 ． 61
2．3．3 团队合作 ． 63
第3 章 探索规律 ． 65
3．1 相关分析 ． 65
3．1．1 自相关分析 ． 65
3．1．2 偏相关分析 ． 68
3．1．3 简单相关分析 ． 69
3．1．4 互相关分析 ． 80
3．1．5 典型相关分析 ． 82
3．2 因果分析 ． 87
3．2．1 什么是因果推断 ． 87
3．2．2 因果推断的方法 ． 90
3．2．3 时序因果推断 ． 93
3．3 聚类分析 ． 98
3．3．1 K-Means 算法 ． 98
3．3．2 系统聚类算法 ． 102
3．4 关联分析 110
3．4．1 关联规则挖掘 110
3．4．2 Apriori 算法 ． 111
3．4．3 Eclat 算法 120
3．4．4 序列模式挖掘 ． 123
3．4．5 SPADE 算法 124
第4 章 特征工程 ． 136
4．1 特征变换 ． 136
4．1．1 概念分层 ． 137
4．1．2 标准化 ． 138
4．1．3 离散化 ． 141
4．1．4 函数变换 ． 143
4．1．5 深入表达 ． 144
4．2 特征组合 ． 145
4．2．1 基于经验 ． 145
4．2．2 二元组合 ． 146
4．2．3 高阶多项式 ． 148
4．3 特征评价 ． 151
4．3．1 特征初选 ． 151
4．3．2 影响评价 ． 152
4．3．3 模型法 ． 167
4．4 特征学习 ． 172
4．4．1 基本思路 ． 173
4．4．2 特征表达式 ． 174
4．4．3 初始种群 ． 183
4．4．4 适应度 ． 185
4．4．5 遗传行为 ． 187
4．4．6 实例分析 ． 192
第2 篇 预测算法
第5 章 参数优化 ． 199
5．1 交叉验证 ． 199
5．2 网格搜索 ． 201
5．3 遗传算法 ． 203
5．3．1 基本概念 ． 203
5．3．2 遗传算法算例 ． 204
5．3．3 遗传算法实现步骤 ． 209
5．3．4 遗传算法Python 实现 210
5．4 粒子群优化 ． 213
5．4．1 基本概念及原理 ． 213
5．4．2 粒子群算法的实现步骤 ． 214
5．4．3 用Python 实现粒子群算法 215
5．5 模拟退火 ． 220
5．5．1 基本概念及原理 ． 220
5．5．2 模拟退火算法的实现步骤 ． 221
5．5．3 模拟退火算法Python 实现 222
第6 章 线性回归及其优化 226
6．1 多元线性回归 ． 226
6．1．1 回归模型与基本假定 ． 226
6．1．2 最小二乘估计 ． 227
6．1．3 回归方程和回归系数的显著性检验 ． 228
6．1．4 多重共线性 ． 229
6．2 Ridge 回归 233
6．2．1 基本概念 ． 233
6．2．2 岭迹曲线 ． 233
6．2．3 基于GCV 准则确定岭参数 ． 235
6．2．4 Ridge 回归的Python 实现 ． 237
6．3 Lasso 回归 ． 237
6．3．1 基本概念 ． 237
6．3．2 使用LAR 算法求解Lasso ． 238
6．3．3 Lasso 算法的Python 实现 ． 240
6．4 分位数回归 ． 242
6．4．1 基本概念 ． 242
6．4．2 分位数回归的计算 ． 245
6．4．3 用单纯形法求解分位数回归及Python 实现 246
6．5 稳健回归 ． 248
6．5．1 基本概念 ． 249
6．5．2 M 估计法及Python 实现 ． 250
第7 章 复杂回归分析 ． 254
7．1 梯度提升回归树（GBRT） ． 254
7．1．1 Boosting 方法简介 254
7．1．2 AdaBoost 算法 255
7．1．3 提升回归树算法 ． 257
7．1．4 梯度提升 ． 259
7．1．5 GBRT 算法的Python 实现 261
7．2 深度神经网络 ． 264
7．2．1 基本概念 ． 264
7．2．2 从线性回归说起 ． 269
7．2．3 浅层神经网络 ． 272
7．2．4 深层次拟合问题 ． 277
7．2．5 DNN 的Python 实现 278
7．3 支持向量机回归 ． 281
7．3．1 基本问题 ． 281
7．3．2 LS-SVMR 算法 ． 284
7．3．3 LS-SVMR 算法的Python 实现 ． 285
7．4 高斯过程回归 ． 286
7．4．1 GPR 算法 287
7．4．2 GPR 算法的Python 实现 ． 289
第8 章 时间序列分析 ． 292
8．1 Box-Jenkins 方法 292
8．1．1 p 阶自回归模型 293
8．1．2 q 阶移动平均模型 295
8．1．3 自回归移动平均模型 ． 296
8．1．4 ARIMA 模型 ． 300
8．1．5 ARIMA 模型的Python 实现 ． 301
8．2 门限自回归模型 ． 309
8．2．1 TAR 模型的基本原理 309
8．2．2 TAR 模型的Python 实现 ． 310
8．3 GARCH 模型族 313
8．3．1 线性ARCH 模型 313
8．3．2 GRACH 模型 315
8．3．3 EGARCH 模型 ． 315
8．3．4 PowerARCH 模型 ． 316
8．4 向量自回归模型 ． 318
8．4．1 VAR 模型基本原理 318
8．4．2 VAR 模型的Python 实现 ． 320
8．5 卡尔曼滤波 ． 324
8．5．1 卡尔曼滤波算法介绍 ． 324
8．5．2 卡尔曼滤波的Python 实现 326
8．6 循环神经网络 ． 328
8．6．1 RNN 的基本原理 329
8．6．2 RNN 算法的Python 实现 332
8．7 长短期记忆网络 ． 335
8．7．1 LSTM 模型的基本原理 ． 336
8．7．2 LSTM 算法的Python 实现 341
第3 篇 预测应用
第9 章 短期日负荷曲线预测 ． 345
9．1 电力行业负荷预测介绍 ． 345
9．2 短期日负荷曲线预测的基本要求 ． 346
9．3 预测建模准备 ． 347
9．3．1 基础数据采集 ． 347
9．3．2 缺失数据处理 ． 349
9．3．3 潜在规律分析 ． 352
9．4 基于DNN 算法的预测 355
9．4．1 数据要求 ． 356
9．4．2 数据预处理 ． 356
9．4．3 网络结构设计 ． 357
9．4．4 建立模型 ． 358
9．4．5 预测实现 ． 359
9．4．6 效果评估 ． 359
9．5 基于LSTM 算法的预测 361
9．5．1 数据要求 ． 361
9．5．2 数据预处理 ． 362
9．5．3 网络结构设计 ． 362
9．5．4 建立模型 ． 363
9．5．5 预测实现 ． 364
9．5．6 效果评估 ． 364
第10 章 股票价格预测 ． 367
10．1 股票市场简介 ． 367
10．2 获取股票数据 ． 368
10．3 基于VAR 算法的预测 ． 371
10．3．1 平稳性检验 ． 371
10．3．2 VAR 模型定阶 372
10．3．3 预测及效果验证 ． 373
10．4 基于LSTM 算法的预测． 375
10．4．1 数据要求 ． 375
10．4．2 数据预处理 ． 376
10．4．3 网络结构设计 ． 377
10．4．4 建立模型 ． 377
10．4．5 预测实现 ． 378
10．4．6 效果评估 ． 378
参考文献 ． 381