1
我已经使用weka时间序列插件w /像SMOReg（w/RegSMOImproved和RegSMO）和HoltWinters算法。但对于他们所有人，我已经观察到，滞后变量仅为目标属性创建。如何在Weka中使用非目标属性进行时间序列预测？
如何为其他（非目标）属性创建滞后变量，以使算法也使用这些变量？例如：我有5个属性“，a，b，c，d” 其中我必须预测“a”。即。 “a”是“目标”属性 我观察到滞后仅针对“日期”和“a”和无B，c或d的由算法使用
笔记创建变量“叠加”并不能真正帮助我，因为我没有b，c或d的“将来”值。
我需要的是为b，c和d创建滞后变量，它们用于通过所选算法预测
====================更新====================
我尝试以下方法：
- 使用 “过滤器 - > unsupervised->复制” 过滤器，使A，B，C的多个（14）份，d变量
- 使用“过滤器 - >无序监控 - > TimesSeriesDelta“过滤器，通过连续的值移动拷贝（例如，第一个拷贝1天，第二个拷贝2天，...第14个拷贝14天）
- 使用来自”分类“面板的SMOReg ％-split of 70％）而不是“预测”面板（w/.3支持培训评估）
但面临以下障碍： 1.不能接受“日期”属性（即使“日期”值是数字20150601,20150602,20150603等等也是如此）1.可以归类（实际上，因为目标是数字，所以退回）一次只有一个变量 上） 3.跑了很长一段时间，然后坠毁:(
任何指导将不胜感激
PS：上面的例子是人为的。在我的真实的例子，我有日期+ 8点的属性（所有的数字），其中3是目标（多元预测）
================== ==更新====================
表明额外的属性（非目标）被除去，因为（线＃3027说）：
// otherwise, this is some attribute that we are not predicting and
// wont be able to determine the value for when forecasting future
// instances. So we can't let the model use it.
====================更新=================== =
显示字段到滞后是相同的字段到预测