R 如何利用未来未知的数据？

我有两个数据集。df1存储有关餐厅的数据，df2是天气数据

df1 
       date  how many customers came  Sales($)  how many pokes used (kg) ...
0  20180101                     120     44520                       58
1  20180102                     270     57950                       60
2  20180103                     290     65320                       90
...

df2 
       date  temperature  precipitation ...
0  20180101           35          0.2
1  20180102           23          0.5
2  20180103           31          0.6
...

我想做一个模型，可以预测未来一天会使用多少戳

我不知道会有多少客户来，未来会有多少销售额。所以我只使用天气数据来建立一个模型

我试着用天气数据来预测

销售

，用天气数据和预测

销售

数据来预测

使用了多少麻子

，但分数甚至比只使用天气数据的模型还要差

df1 
       date  how many customers came  Sales($)  how many pokes used (kg) ...
0  20180101                     120     44520                       58
1  20180102                     270     57950                       60
2  20180103                     290     65320                       90
...

df2 
       date  temperature  precipitation ...
0  20180101           35          0.2
1  20180102           23          0.5
2  20180103           31          0.6
...

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是否有任何方法可以利用df1中的其他数据？

将日期功能上的两个数据框组合起来，并根据将来已知的功能对模型进行训练。这将是你的第一个方法。您没有提到其他功能的外观，因此我们无法真正提及哪些功能可能很重要，以及是否应该使用任何数据规范化或缩放方法

第二种方法是根据天气数据训练模型，并尝试预测客户数量，然后使用天气数据和预测的客户数据创建模型。这种特殊的方法风险很大，因为客户预测中的一个小错误可能会导致

pokes

预测中的重大变化

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另外请注意，您当前使用哪个ML模型进行预测，因为并非每个模型都适用于每个数据集。

只需按日期合并2个data.frames，并在您的模型中使用任意数量的变量作为预测值即可。你的问题中有什么我遗漏的吗？@Simon对不起，我已经编辑了我的问题。我想做一个模型，可以预测未来一天会使用多少戳。我可以使用天气预报数据。但是像销售这样的数据要到那一天才能知道。如果你有一些过去的历史，也值得看看数据中的趋势——许多时间序列都有周周期和年周期。你可能会从这本免费的在线教科书中得到一些东西：