预测和时间序列

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如何提前决定我的预测是什么?

我正在关注featuretools churn教程https://github.com/Featuretools/predict-customer-churn

我不太明白它是如何确定预测是提前一个月..在以前的流失示例中我试过,我只是得到汇总数据(它可能是历史一年或几个月)然后我建立流失模型并预测,但我不知道我的预测是一年一个月,甚至提前几天是如何决定的!它取决于聚合时间或我没有使用的数据。我知道截止时间是我想要进行预测的时间但是我如何告诉系统我想提前2个月做预测我是否只是通过设置cut_off时间来忽略过去两个月的数据但提供标签两个月之后,根据我得到的功能说我的模型是2个月的高级预测。

对于前cut_off日期是2010年1月8日标签是2010年1月10日的客户状态,所以两个月的期限是提前预测?我使用了cut_off时间之前的所有历史数据?

这可能是一个时间序列问题,变成一个简单的分类,但我不确定!

prediction supervised-learning featuretools churn
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您可以使用您的专业知识来选择高级时间(称为“提前期”)。根据实际应用,交付周期可能更多或更少。有时您甚至可能会构建具有不同提前期的多个模型以应用于不同的情况。

您可以通过提前关闭标签的时间来控制提前期。所以,你给出的例子看起来是正确的。

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