说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

ETS模型（Error-Trend-Seasonality Model），是一种广泛应用于时间序列预测的统计方法。ETS模型专门用于处理包含误差、趋势和季节性成分的时间序列数据。

Error (E)：表示随机误差项，即在模型中无法解释的短期波动部分。

Trend (T)：代表时间序列中的长期上升或下降趋势，可以是线性的、二次的、指数的或其他形式的趋势，并且在某些实现中趋势也可能是随机的（例如随机游走）。

Seasonality (S)：反映数据随固定周期重复出现的模式，如月度、季度或年度等季节性变化。

ETS模型通过分别对这三个组成部分建模，然后将它们组合起来以捕捉时间序列的整体动态行为。

本项目通过ETSModel算法来构建ETS指标平滑模型。   

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	DATE
2	y

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2 数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

      

从上图可以看到，总共有1个变量，数据中无缺失值，共49条数据。

关键代码：

3.3 数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：    

4.探索性数据分析

4.1 变量直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

从上图可以看到，变量主要集中在150~500之间。  

4.2 折线图

从上图中可以看到，房价指数是不断波动的。

5.构建ETS指标平滑模型

主要使用ETSModel算法，用于ETS指标平滑模型。 

5.1 构建模型

编号	模型名称	参数
1	ETS指标平滑模型	error='add'
2		trend='add'
3		damped_trend=True

5.2 模型摘要信息一

5.3 模型摘要信息二

应用启发式方法对模型参数进行初始化。

6.模型评估

6.1 真实值与预测值对比图一

6.2 真实值与预测值对比图二

7.结论与展望

综上所述，本文采用了ETSModel算法来构建ETS指标平滑模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。

# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
 
# 项目说明：
 
# 获取方式一：
 
# 项目实战合集导航：
 
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
 
# 获取方式二：

链接：https://pan.baidu.com/s/1qoBo6knOYm6Dw1NJH7kF3g 
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