Python 将boxcox与时间序列结合使用

我正在研究使用时间序列的最佳方法。FBprophet（Python）似乎是一个强有力的选择

为了准备Prophet的时间序列，我考虑在最后使用boxcox和inv_boxcox

from fbprophet import Prophet
from scipy.stats import boxcox
from scipy.special import inv_boxcox

你的意见是什么？boxcox是否有助于降低值的噪声

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任何提示和建议都将不胜感激

这是目前比较宽泛的。您能提供一些示例输入并更详细地解释您试图实现的目标吗？这与代码无关。它是关于建立时间序列回归，并将其分解为趋势、季节性等。BoxCox（和inv_BoxCox）是一种在运行回归（例如Prophet或STL）之前减少初始数据集（值）中“噪音”的方法。回归后，可以使用inv_boxcox对数据进行调整。我的问题是boxcar是一条路要走，还是有更好的方法来减少数据集中的统计“噪音”；也许更适合还是？！可能，但我对这里的人印象深刻，他们不仅在Python/R编码方面，而且在统计学方面都有深入的知识well@Cleb-刚在Stackexchange上发布。谢谢你的建议