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Machine learning Python-如何通过输入其他参数来预测功能销售价值？使用LSTM还是？

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我是这个回归世界的新手，你可能会说，我有一个书呆子的问题

事实上，我正试图解决一个问题，以预测公司未来的销售额。 我收集了去年的所有数据。我的数据包括（每天）：

  • 总销售额（计数）
  • 温度
  • 风向
  • 沉淀
  • 一周中的某一天（即1或2或3..或7）
  • 不管是不是工作日。 等等
    • 我的目标： 1.我将训练一个模型，这样如果我输入2到7的所有值（即数据，我想预测的那天，既不在测试中也不在测试数据中），它将给我预测值1（即总销售额）

    我试过了： 1.首先，我尝试了一个单变量LSTM模型（即根据过去一年的总销售额数据，预测下一年的数据）。但是，我无法输入其他数据

  • 然后我尝试了多元LSTM模型，但这可以预测下一系列的所有数据

  • 然后我搜索了很多教程来解决这个问题。例如：它使用LSTM计算电费，但它只显示模型构建，而不显示如何实现

  • 我还有一个问题：。但在这里，用户似乎正在转向强化学习

    • 结论：我该怎么解决这些问题？如何通过输入当天的数据来预测未来的销售数量