# 标准多变量，多步骤和多站点时间序列预测问题
> 原文： [https://machinelearningmastery.com/standard-multivariate-multi-step-multi-site-time-series-forecasting-problem/](https://machinelearningmastery.com/standard-multivariate-multi-step-multi-site-time-series-forecasting-problem/)
实时世界时间序列预测具有挑战性，其原因不仅限于问题特征，例如具有多个输入变量，需要预测多个时间步骤，以及需要对多个物理站点执行相同类型的预测。
在这篇文章中，您将发现具有这些属性的标准化但复杂的时间序列预测问题，但是它很小且充分理解，可用于探索和更好地理解在具有挑战性的数据集上开发预测模型的方法。
阅读这篇文章后，你会知道：
* 解决空气质量数据集的竞争和动机。
* 概述定义的预测问题及其涵盖的数据挑战。
* 可以下载并立即开始使用的免费数据文件的说明。
让我们开始吧。
标准多变量，多步骤和多站点时间序列预测问题
照[某人](https://www.flickr.com/photos/136665246@N05/32844473304/)，保留一些权利。
## EMC 数据科学全球黑客马拉松
该数据集被用作 Kaggle 比赛的中心。
具体而言，由数据科学伦敦和数据科学全球主办的 24 小时黑客马拉松作为大数据周活动的一部分，两个组织现在似乎不存在，6 年后。
比赛涉及数千美元的现金奖励，数据集由伊利诺伊州库克县当地政府提供，建议数据集中提到的所有位置都在该地区。
挑战的动机是开发一个更好的预测空气质量的模型，取自[竞赛描述](https://www.kaggle.com/c/dsg-hackathon)：
> EPA 的空气质量指数每天被患有哮喘和其他呼吸系统疾病的人使用，以避免可能引发攻击的危险水平的室外空气污染物。据世界卫生组织统计，目前估计有 2.35 亿人患有哮喘。在全球范围内，它现在是儿童中最常见的慢性疾病，自 1980 年以来美国的发病率翻了一番。
竞赛描述表明，获胜模型可以作为新的空气质量预测系统的基础，尽管尚不清楚是否为此目的转换了任何模型。
比赛是由一名 Kaggle 员工 [Ben Hamner](https://www.linkedin.com/in/ben-hamner-98759712/) 赢得的，根据利益冲突，他可能没有收到奖金。 Ben 在博客文章中描述了他的获胜方法，题为“[将所有东西放入随机森林：Ben Hamner 赢得空气质量预测黑客马拉松](http://blog.kaggle.com/2012/05/01/chucking-everything-into-a-random-forest-ben-hamner-on-winning-the-air-quality-prediction-hackathon/)”并在 GitHub 上提供了他的[代码。](https://github.com/benhamner/Air-Quality-Prediction-Hackathon-Winning-Model)
在这个论坛帖子中有一个很好的讨论解决方案和相关代码，标题为“[分区模型的一般方法？](https://www.kaggle.com/c/dsg-hackathon/discussion/1821) “。
## 预测建模问题
该数据描述了跨多个站点或物理位置的多变量时间序列的多步预测问题。
随着时间的推移进行多次天气测量，预测在多个物理位置的特定未来时间间隔内的一系列空气质量测量。
这是一个具有挑战性的时间序列预测问题，具有很多现实世界预测的质量：
* **数据不完整**。并非所有天气和空气质量措施都适用于所有地点。
* **缺少数据**。并非所有可用的措施都有完整的历史。
* **多变量输入**：每个预测的模型输入由多个天气观测组成。
* **多步输出**：模型输出是一系列不连续的预测空气质量测量。
* **多站点输出**：该模式必须为多个物理站点输出多步预测。
## 下载数据集文件
该数据集可从 Kaggle 网站免费获得。
您必须先创建一个帐户并使用 Kaggle 登录，然后才能获得下载数据集的权限。
数据集可以从这里下载：
* [竞赛数据](https://www.kaggle.com/c/dsg-hackathon/data)
## 数据集文件的说明
您必须单独下载 4 个感兴趣的文件;他们是：
### 文件：SiteLocations.csv
此文件包含由唯一标识符标记的站点位置列表，以及它们在地球上按经度和纬度测量的精确位置。
所有坐标在西北半球似乎相对较近，例如美国。
以下是该文件的示例。
```py
"SITE_ID","LATITUDE","LONGITUDE"
1,41.6709918952829,-87.7324568962847
32,41.755832412403,-87.545349670582
50,41.7075695897648,-87.5685738570845
57,41.9128621248178,-87.7227234452095
64,41.7907868783739,-87.6016464917605
...
```
### 文件：SiteLocations_with_more_sites.csv
此文件具有与 _SiteLocations.csv_ 相同的格式，并且似乎列出与该文件相同的所有位置以及一些其他位置。
正如文件名所示，它只是网站列表的更新版本。
以下是该文件的示例。
```py
"SITE_ID","LATITUDE","LONGITUDE"
1,41.6709918952829,-87.7324568962847
14,41.834243,-87.6238
22,41.6871654376343,-87.5393154841479
32,41.755832412403,-87.545349670582
50,41.7075695897648,-87.5685738570845
...
```
### 文件：TrainingData.csv
该文件包含用于建模的训练数据。
数据以非标准化的方式呈现。每行数据包含一组跨越多个位置的一小时的气象测量值以及该小时的每个位置的目标或结果。
措施包括：
* 时间信息，包括时间块，连续时间块内的索引，平均月份，星期几和一天中的小时。
* 风测量，如方向和速度。
* 温度测量，例如最小和最大环境温度。
* 压力测量，如最小和最大气压。
目标变量是不同物理位置的不同空气质量或污染测量的集合。
并非所有地点都有全天候测量，并非所有地点都与所有目标措施有关。此外，对于那些记录的变量，存在标记为 NA 的缺失值。
以下是该文件的示例。
```py
"rowID","chunkID","position_within_chunk","month_most_common","weekday","hour","Solar.radiation_64","WindDirection..Resultant_1","WindDirection..Resultant_1018","WindSpeed..Resultant_1","WindSpeed..Resultant_1018","Ambient.Max.Temperature_14","Ambient.Max.Temperature_22","Ambient.Max.Temperature_50","Ambient.Max.Temperature_52","Ambient.Max.Temperature_57","Ambient.Max.Temperature_76","Ambient.Max.Temperature_2001","Ambient.Max.Temperature_3301","Ambient.Max.Temperature_6005","Ambient.Min.Temperature_14","Ambient.Min.Temperature_22","Ambient.Min.Temperature_50","Ambient.Min.Temperature_52","Ambient.Min.Temperature_57","Ambient.Min.Temperature_76","Ambient.Min.Temperature_2001","Ambient.Min.Temperature_3301","Ambient.Min.Temperature_6005","Sample.Baro.Pressure_14","Sample.Baro.Pressure_22","Sample.Baro.Pressure_50","Sample.Baro.Pressure_52","Sample.Baro.Pressure_57","Sample.Baro.Pressure_76","Sample.Baro.Pressure_2001","Sample.Baro.Pressure_3301","Sample.Baro.Pressure_6005","Sample.Max.Baro.Pressure_14","Sample.Max.Baro.Pressure_22","Sample.Max.Baro.Pressure_50","Sample.Max.Baro.Pressure_52","Sample.Max.Baro.Pressure_57","Sample.Max.Baro.Pressure_76","Sample.Max.Baro.Pressure_2001","Sample.Max.Baro.Pressure_3301","Sample.Max.Baro.Pressure_6005","Sample.Min.Baro.Pressure_14","Sample.Min.Baro.Pressure_22","Sample.Min.Baro.Pressure_50","Sample.Min.Baro.Pressure_52","Sample.Min.Baro.Pressure_57","Sample.Min.Baro.Pressure_76","Sample.Min.Baro.Pressure_2001","Sample.Min.Baro.Pressure_3301","Sample.Min.Baro.Pressure_6005","target_1_57","target_10_4002","target_10_8003","target_11_1","target_11_32","target_11_50","target_11_64","target_11_1003","target_11_1601","target_11_4002","target_11_8003","target_14_4002","target_14_8003","target_15_57","target_2_57","target_3_1","target_3_50","target_3_57","target_3_1601","target_3_4002","target_3_6006","target_4_1","target_4_50","target_4_57","target_4_1018","target_4_1601","target_4_2001","target_4_4002","target_4_4101","target_4_6006","target_4_8003","target_5_6006","target_7_57","target_8_57","target_8_4002","target_8_6004","target_8_8003","target_9_4002","target_9_8003"
1,1,1,10,"Saturday",21,0.01,117,187,0.3,0.3,NA,NA,NA,14.9,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,5.8,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,747,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,750,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,743,NA,NA,NA,NA,NA,2.67923294292042,6.1816228132982,NA,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,NA,2.38965627997991,NA,5.56815355612325,0.690015329704154,NA,NA,NA,NA,NA,NA,2.84349016287551,0.0920223353681394,1.69321097077376,0.368089341472558,0.184044670736279,0.368089341472558,0.276067006104418,0.892616653070952,1.74842437199465,NA,NA,5.1306307034019,1.34160578423204,2.13879182993514,3.01375212399952,NA,5.67928016629218,NA
2,1,2,10,"Saturday",22,0.01,231,202,0.5,0.6,NA,NA,NA,14.9,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,5.8,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,747,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,750,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,743,NA,NA,NA,NA,NA,2.67923294292042,8.47583334194495,NA,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,NA,1.99138023331659,NA,5.56815355612325,0.923259948195698,NA,NA,NA,NA,NA,NA,3.1011527019063,0.0920223353681394,1.94167127626774,0.368089341472558,0.184044670736279,0.368089341472558,0.368089341472558,1.73922213845783,2.14412041407765,NA,NA,5.1306307034019,1.19577906855465,2.72209869264472,3.88871241806389,NA,7.42675098668978,NA
3,1,3,10,"Saturday",23,0.01,247,227,0.5,1.5,NA,NA,NA,14.9,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,5.8,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,747,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,750,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,743,NA,NA,NA,NA,NA,2.67923294292042,8.92192983362627,NA,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,NA,1.7524146053186,NA,5.56815355612325,0.680296803933673,NA,NA,NA,NA,NA,NA,3.06434376775904,0.0920223353681394,2.52141198908702,0.460111676840697,0.184044670736279,0.368089341472558,0.368089341472558,1.7852333061419,1.93246904273093,NA,NA,5.13639545700122,1.40965825154816,3.11096993445111,3.88871241806389,NA,7.68373198968942,NA
4,1,4,10,"Sunday",0,0.01,219,218,0.2,1.2,NA,NA,NA,14,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,4.8,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,751,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,754,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,748,NA,NA,NA,NA,NA,2.67923294292042,5.09824561921501,NA,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,NA,2.38965627997991,NA,5.6776192223642,0.612267123540305,NA,NA,NA,NA,NA,NA,3.21157950434806,0.184044670736279,2.374176252498,0.460111676840697,0.184044670736279,0.368089341472558,0.276067006104418,1.86805340797323,2.08890701285676,NA,NA,5.21710200739181,1.47771071886428,2.04157401948354,3.20818774490271,NA,4.83124285639335,NA
5,1,5,10,"Sunday",1,0.01,2,216,0.2,0.3,NA,NA,NA,14,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,4.8,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,751,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,754,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,748,NA,NA,NA,NA,NA,2.67923294292042,4.87519737337435,NA,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,0.114975168664303,NA,2.31000107064725,NA,5.6776192223642,0.694874592589394,NA,NA,NA,NA,NA,NA,3.67169118118876,0.184044670736279,2.46619858786614,0.460111676840697,0.184044670736279,0.368089341472558,0.276067006104418,1.70241320431058,2.60423209091834,NA,NA,5.21710200739181,1.45826715677396,2.13879182993514,3.4998411762575,NA,4.62565805399363,NA
...
```
### 文件：SubmissionZerosExceptNAs.csv
此文件包含预测问题的提交样本。
每行指定在一段连续时间内针对给定小时的所有目标位置的每个目标度量的预测。
以下是该文件的示例。
```py
"rowID","chunkID","position_within_chunk","hour","month_most_common","target_1_57","target_10_4002","target_10_8003","target_11_1","target_11_32","target_11_50","target_11_64","target_11_1003","target_11_1601","target_11_4002","target_11_8003","target_14_4002","target_14_8003","target_15_57","target_2_57","target_3_1","target_3_50","target_3_57","target_3_1601","target_3_4002","target_3_6006","target_4_1","target_4_50","target_4_57","target_4_1018","target_4_1601","target_4_2001","target_4_4002","target_4_4101","target_4_6006","target_4_8003","target_5_6006","target_7_57","target_8_57","target_8_4002","target_8_6004","target_8_8003","target_9_4002","target_9_8003"
193,1,193,21,10,0,0,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06,0,0,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06
194,1,194,22,10,0,0,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06,0,0,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06
195,1,195,23,10,0,0,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06,0,0,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06
196,1,196,0,10,0,0,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06,0,0,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06
197,1,197,1,10,0,0,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06,0,0,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1e+06,-1e+06,0,0,0,0,-1e+06,0,-1e+06
...
```
## 构建预测问题
这个预测问题的很大一部分挑战是可以为建模设置问题的大量方法。
这是具有挑战性的，因为不清楚哪个框架可能是这个特定建模问题的最佳框架。
例如，下面是一些问题，可以引发关于如何构建问题的思考。
* 是否更好地归咎或忽略遗漏的观察结果？
* 以时间序列的天气观测或仅观察当前时间的观测结果是否更好？
* 是否更好地使用来自一个或多个源位置的天气观测来进行预测？
* 为每个位置设置一个模型或为所有位置设置一个模式更好吗？
* 每个预测时间有一个模型或者所有预测时间都有一个模型更好吗？
## 进一步阅读
如果您希望深入了解，本节将提供有关该主题的更多资源。
* [EMC 数据科学全球黑客马拉松（空气质量预测）](https://www.kaggle.com/c/dsg-hackathon)
* [下载数据集](https://www.kaggle.com/c/dsg-hackathon/data)
* [将所有东西放入随机森林：Ben Hamner 赢得空气质量预测黑客马拉松](http://blog.kaggle.com/2012/05/01/chucking-everything-into-a-random-forest-ben-hamner-on-winning-the-air-quality-prediction-hackathon/)
* [EMC 数据科学全球黑客马拉松（空气质量预测）的获奖代码](https://github.com/benhamner/Air-Quality-Prediction-Hackathon-Winning-Model)
* [分区模型的一般方法？](https://www.kaggle.com/c/dsg-hackathon/discussion/1821)
## 摘要
在这篇文章中，您发现了 Kaggle 空气质量数据集，该数据集为复杂的时间序列预测提供了标准数据集。
具体来说，你学到了：
* 解决空气质量数据集的竞争和动机。
* 概述定义的预测问题及其涵盖的数据挑战。
* 可以下载并立即开始使用的免费数据文件的说明。
你有没有研究过这个数据集，或者你打算做什么？
在下面的评论中分享您的经历。
- Machine Learning Mastery 应用机器学习教程
- 5竞争机器学习的好处
- 过度拟合的简单直觉，或者为什么测试训练数据是一个坏主意
- 特征选择简介
- 应用机器学习作为一个搜索问题的温和介绍
- 为什么应用机器学习很难
- 为什么我的结果不如我想的那么好？你可能过度拟合了
- 用ROC曲线评估和比较分类器表现
- BigML评论：发现本机学习即服务平台的聪明功能
- BigML教程：开发您的第一个决策树并进行预测
- 构建生产机器学习基础设施
- 分类准确性不够：可以使用更多表现测量
- 一种预测模型的巧妙应用
- 机器学习项目中常见的陷阱
- 数据清理：将凌乱的数据转换为整洁的数据
- 机器学习中的数据泄漏
- 数据，学习和建模
- 数据管理至关重要以及为什么需要认真对待它
- 将预测模型部署到生产中
- 参数和超参数之间有什么区别？
- 测试和验证数据集之间有什么区别？
- 发现特征工程，如何设计特征以及如何获得它
- 如何开始使用Kaggle
- 超越预测
- 如何在评估机器学习算法时选择正确的测试选项
- 如何定义机器学习问题
- 如何评估机器学习算法
- 如何获得基线结果及其重要性
- 如何充分利用机器学习数据
- 如何识别数据中的异常值
- 如何提高机器学习效果
- 如何在竞争机器学习中踢屁股
- 如何知道您的机器学习模型是否具有良好的表现
- 如何布局和管理您的机器学习项目
- 如何为机器学习准备数据
- 如何减少最终机器学习模型中的方差
- 如何使用机器学习结果
- 如何解决像数据科学家这样的问题
- 通过数据预处理提高模型精度
- 处理机器学习的大数据文件的7种方法
- 建立机器学习系统的经验教训
- 如何使用机器学习清单可靠地获得准确的预测（即使您是初学者）
- 机器学习模型运行期间要做什么
- 机器学习表现改进备忘单
- 来自世界级从业者的机器学习技巧：Phil Brierley
- 模型预测精度与机器学习中的解释
- 竞争机器学习的模型选择技巧
- 机器学习需要多少训练数据？
- 如何系统地规划和运行机器学习实验
- 应用机器学习过程
- 默认情况下可重现的机器学习结果
- 10个实践应用机器学习的标准数据集
- 简单的三步法到最佳机器学习算法
- 打击机器学习数据集中不平衡类的8种策略
- 模型表现不匹配问题（以及如何处理）
- 黑箱机器学习的诱惑陷阱
- 如何培养最终的机器学习模型
- 使用探索性数据分析了解您的问题并获得更好的结果
- 什么是数据挖掘和KDD
- 为什么One-Hot在机器学习中编码数据？
- 为什么你应该在你的机器学习问题上进行抽样检查算法
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