通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。

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一、GAM在时间序列中的应用

时间序列预测旨在利用历史数据预测未来的趋势。GAM通过将时间变量及其他潜在影响因素的平滑函数引入模型，能够有效捕捉时间序列中的非线性趋势、季节性变化和其他复杂模式。其加性结构使得每个预测变量的影响独立且可解释，这对于理解时间序列数据的内部机制尤为重要。

二、Python中实现GAM的主要库

在Python中，有几种库可以用于实现GAM：

1. pyGAM：一个功能强大的库，支持各种光滑函数和模型验证方法。
2. statsmodels：虽然主要用于传统统计模型，但也支持部分GAM功能。
3. scikit-learnÿ