load_uschange#
- load_uschange(y_name='Consumption')[源代码][源代码]#
加载MTS数据集以预测个人消费和收入的增长率。
- 返回:
- ypd.Series
选定的列，默认消费
- Xpd.DataFrame
带有解释变量的列
注释
1960年至2016年美国季度个人消费支出、个人可支配收入、生产、储蓄和失业率的变化百分比。
维度: 多元 列: [‘季度’, ‘消费’, ‘收入’, ‘生产’]
‘储蓄’, ‘失业’]
系列长度：188 频率：季度 案例数量：1
这些数据显示出一个增长趋势，非恒定（增加）的方差以及周期性、季节性的模式。
参考文献
[1]《预测：原理与实践》（第二版）的数据
示例
>>> from sktime.datasets import load_uschange >>> y, X = load_uschange()