机器学习中灰色模型学习

应用背景 数据不足： 在实际问题中，很多时候我们面对的数据可能是有限的、不足的，尤其是对于一些新兴、不成熟的领域或者新产品的推测。传统的统计方法和机器学习方法通常对于数据量的要求较高，而在这些情况下，数据量可能不足以支持建立复杂的模型。 不确定性： 一些系统的演化规律可能比较复杂，而且系统内部的因素相互影响，导致建模时存在较大的不确定性。灰色预测模型的设计目的就是在信息不完备和不确定性的情况下，提供一种相对简单但有效的预测手段。 小样本问题： 在某些情况下，由于资源有限或者系统较为封闭，我们只能获得有限的样本数据。灰色预测模型的一些变体，尤其是GM(1,1)，在小样本问题上表现出一定的优势。 使用方法灰色预测模型的核心思想是将时间序列数据分为两个部分：已知部分和未知部分。已知部分包括具有完整信息的历史数据..