我想预测公司的销售额。我尝试使用LSTM，但发现的所有示例仅使用两个变量（时间和销量）。
https://www.kaggle.com/freespirit08/time-series-for-beginners-with-arima该页面提到时间序列仅使用两个变量，但我认为这不足以建立良好的预测。之后，我发现了不同的“多重特征”选项，例如sklearn或回归树中的多项式回归与PolynomialFeatures。我还没有使用这些最后的算法编写脚本，所以我想知道您对使用哪种模型的建议。
谢谢。
您可以尝试Facebook's Prophet，它可以让您考虑其他回归变量或Amazon's DeepAR。
但是我也看到了预测模型不是基于ARIMA样式时间序列，而是基于简单的线性回归，并且在生产中具有广泛的特征工程（特征=存储+产品+历史值）。
希望这会有所帮助。