大家都用什么算法

1. 问题背景： 您面临的问题是预测未来14天的客流量，且当前数据集似乎仅包含训练集而没有独立的测试集。您对是否应采用回归算法有所疑虑，倾向于认为时间序列分析可能更适合此类预测任务。

2. 定义与解释：

   • 回归算法通常用于预测一个连续值输出，如销售额、气温等。在用户行为预测中，它可以用来预测付费金额等连续目标。
   • 时间序列算法专门处理具有时间顺序的数据，适用于预测未来的趋势或模式，如股票价格、网站访问量等。这类算法考虑了数据点随时间的变化规律。

3. 步骤与方法：

   • 评估现有数据：首先确认您的数据是否含有时间序列特征，即每个观测值与其时间戳紧密相关。
   • 选择模型类型：鉴于预测的是未来一段时间内的客流量，确实更偏向于使用时间序列分析方法，如ARIMA、State Space Models（如Facebook的Prophet）、LSTM（长短时记忆网络）等。
   • 构建时间序列模型：
     1. 数据预处理：对数据进行去季节性、趋势分析，并可能需要进行差分操作以确保平稳性。
     2. 特征工程：尽管是时间序列预测，但也可以结合非时间序列特征（如节假日、促销活动等）增强模型表现。
     3. 模型训练与验证：即使没有明确的测试集，可以通过交叉验证（如时间滚动窗口法）来评估模型性能。
   • 模型评估：使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等指标衡量预测准确性。

4. 注意事项与建议：

   • 避免过拟合：由于只有一组数据，需谨慎选择模型复杂度，防止过拟合现象。
   • 数据分割：虽然直接分割为训练集和测试集较为困难，但可以采用前向逐步验证的方式模拟测试过程。
   • 异常值处理：检查并适当处理数据中的异常值，以免影响模型学习到的模式。

5. 示例与应用： 在游戏领域用户行为预测实践中，BST算法被成功应用于分类场景，如新用户付费预测及用户流失预测。虽然BST本身不是典型的时间序列模型，但它展示了如何利用行为序列信息进行预测。对于您的需求，虽然BST直接应用可能不完全适合，但其理念—提取行为序列中的隐式特征—可启发我们结合时间序列模型进行深入分析。

6. 总结与结论： 鉴于预测目标为未来14天的客流量，推荐采用时间序列分析方法而非传统回归算法。通过合理设计时间序列模型并结合适当的特征工程，可以有效应对这一预测挑战。同时，注意数据预处理、模型验证策略以及防止过拟合的措施，以提升预测准确性和模型实用性。

综上所述，基于时间序列的模型更加符合您预测未来客流量的需求，应当作为首选方案进行探索。