Python 在 R 的包预测中是否有类似于 nnetar 的模型？

Question

R 的“forecast”包有一个函数 nnetar，它使用带有单个隐藏层的前馈神经网络在时间序列中进行预测。

现在我正在使用 Python 进行类似的分析。我想使用不需要像深度学习那样复杂的神经网络。也许 2 层和几个节点对我来说已经足够了。

那么，Python 是否有一个简单的神经网络模型可以用于像 nnetar 这样的时间序列？如果不是，如何处理这个问题？

Answer 1

任何使用 1 个或多个隐藏层的 NN 模型都是多层感知器模型，在这种情况下，将其扩展到 N 层是微不足道的。因此，您选择的任何库都将支持它。我猜你不选择像 pytorch/Tensorflow 这样的复杂库是它的大小。

1. Tensorflow 确实有 TF-Lite，可用于较小的 IOT 设备。
2. Sklearn 确实有MLPRegressor可以训练神经网络，如果你更喜欢的话。
3. 您可以随时编写模型。有很多例子使用 numpy 并且对于 cpu 计算速度非常快。（我猜单隐藏层 NN 会比计算限制更多的内存限制）
4. 使用另一种 ML 算法。单隐藏层 NN 的性能几乎不如其他其他更简单的算法。

如果还有其他原因不使用 tensorflow/pytorch 等标准库，那么您应该提及它们。