ARIMA模型有几个局限性，首先是假设数据中的线性关系。他们努力捕捉现实世界数据集中常见的复杂非线性模式，例如受市场情绪影响的股票价格或受不可预测事件影响的需求。ARIMA对于具有明显线性趋势和季节性的数据集最有效。另一个限制是对平稳性的要求。时间序列数据通常表现出趋势或季节性，在应用ARIMA之前需要进行差异化或季节性调整等预处理。虽然这可以确保模型正常工作，但它可能很耗时，并且可能并不总是产生真正的平稳序列。ARIMA还需要手动选择或微调参数 (p，d，q)，这可能具有挑战性。尽管像auto_arima这样的工具可以自动执行此过程，但它们可能并不总是提供最佳结果。此外，ARIMA不能很好地处理缺失值，并且其预测范围有限; 随着范围的扩展，预测变得不那么准确，因此不适合长期预测。
时间序列分析中的自相关是什么？
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在大语言模型中，温度是什么，它如何影响响应？
标记化是将文本分解为较小的单位 (称为标记) 的过程，这些单位用作llm的输入。根据标记化方法，标记可以是单个单词、子单词或甚至字符。例如，句子 “the cat sat” 可能被标记为 [“The”，“cat”，“sat”] 或子词单元，
文档数据库和关系数据库之间的权衡是什么？
文档数据库和关系数据库各有其优缺点，使它们适用于不同的使用场景。文档数据库，如MongoDB，以半结构化格式存储数据，通常是类似JSON的文档。这种灵活性允许在同一集合中使用多种数据结构，随着应用程序的演变，更容易处理数据模型的变化。另一方
您如何在数据治理中平衡灵活性和控制？
在数据治理中平衡灵活性与控制性，意味着找到一个合适的平衡点，使团队在自由使用数据的同时，确保数据的安全和合规管理。灵活性使团队能够创新，并能够灵活应对不断变化的业务需求，而不会被过多的规则束缚。然而，过度的灵活性可能导致数据操作的不一致、安