本文咱们要分享的是：ARIMA–Prophet–LightGBM的趋势分解与残差学习混合预测模型。
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真 实 的 理 赔 产 品 中 ， 绝 大 部 分 客 户 是 就 医 或 者 患 病 诊 断 患 病 之 后 去 找 保 险 公 司 进 行 申 请 理 赔 ，但 是 其 中 有 一 小 部 分 客 户 他 会 制 造 假 的 就 医 记 录 或 者 带 病 投 保 到 保 险 公 司 骗 取 保 险 金 ，怎 么 样 保 证 正 常 投 保 客 户 能 够 正 常 理 赔 的 保 险 权 益 ，同 时 避 免 骗 保 客 户 给 公 司 带 来 的 经 济 上 的 损 失 成 为 了 一 个 十 分 关 键 的 问 题 。
5G 作为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新 型基础设施，已经成为了全球数字经济蓬勃发展的重要推动力。 2019 年至今中国 5G 发展的五年中，在产业界的共同努力下，我 国已建成全球规模最大、技术最先进的 5G 网络。
LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。 而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力； 结构更灵活，预测更准确，解释性更强。
今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！ 咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。 多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。
今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！ 要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。
今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例：基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中，一个模型很难吃下所有频段的信号，涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线：把不同频段的信号拆开来，再用最擅长处理该频段的模型去拟合，最后把各模型的预测组合起来。
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