Публикации по теме 'forecasting'


Настройка ARIMA для прогнозирования: простой подход в Python
В этом посте будет представлен простой подход, который оценивает параметры, близкие к современному ручному подходу. Github_link Мы будем использовать байесовский подход к оптимизации ( Mango ) для поиска лучших параметров из 108 000 возможных вариантов всего за 200 итераций. Модель прогнозирования временных рядов ARIMA очень хорошо работает для рядов, имеющих тенденции и сезонность. Это широко принятая классическая модель, которая часто служит основой для оценки современных..
Нежное введение в бэктестинг для оценки моделей прогнозирования Пророка
Алгоритм прогнозирования временных рядов Prophet потрясающий, он определенно демократизировал прогнозирование временных рядов. Легче начать и легче улучшить качество модели , если вы знаете больше о своем предмете. Если вы не знакомы с Пророком, прочтите этот вводный пост. Введение в прогнозирование временных рядов с помощью пакета Prophet в исследовательской версии Мы добавляем прогнозирование временных рядов с помощью революционно удивительного..
Динамические факторные модели в Python
Прогнозирование, снижение размерности и многое другое Введение Динамические факторные модели (DFM) — мощный инструмент в эконометрике, статистике и финансах для моделирования данных временных рядов. Они основаны на идее, что большое количество временных рядов можно объяснить небольшим количеством общих факторов. В этой статье мы рассмотрим основы динамических факторных моделей, посмотрим, как их реализовать в Python, и узнаем, что мы можем с ними сделать. Но прежде чем мы..
Прогнозирование флуда с помощью Python
Опубликовано с моего сайта Получение данных об осадках и очистка Для этого проекта я сделаю модель, которая покажет долгосрочный риск затопления в этом районе. Связано с изменением климата и машинным обучением, о которых я много писал в последнее время . Идея заключалась в том, чтобы предсказать, будет ли в районе более высокий риск наводнения через 10 лет. Общая идея для решения этой проблемы заключалась в том, чтобы получить данные об осадках. Затем определите, превысило ли..
Служение модели пророка с помощью Flask - предсказание будущего
Решение для демонстрации обслуживания API модели Prophet в Интернете с помощью Flask. Prophet - библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Facebook для прогнозирования данных временных рядов. Точный прогноз и прогноз на будущее имеют решающее значение практически для любого бизнеса. Это очевидная вещь и в пояснениях не нуждается. Существует концепция данных временных рядов, эти данные упорядочены по дате, и обычно каждой дате присваивается одно или несколько значений,..
XAI для прогнозирования: базовое расширение
XAI для прогнозирования: базовое расширение NBEATS и другие интерпретируемые модели глубокого прогнозирования Прогнозирование является важным аспектом многих отраслей, от финансов до управления цепочками поставок. На протяжении многих лет исследователи изучали различные методы прогнозирования, начиная от традиционных методов временных рядов и заканчивая моделями на основе машинного обучения. В последние годы прогнозисты обратились к глубокому обучению и получили многообещающие..
Проектирование и реализация многократно используемой библиотеки прогнозирования с расширяемостью и масштабируемостью
Прогнозирование — одна из наиболее часто запрашиваемых функций машинного обучения в компаниях Walmart. Хотя разные команды работают изолированно, создавая модели машинного обучения, часто они используют один и тот же набор пакетов с открытым исходным кодом, бесконечно повторяя усилия. Недавно мы разработали повторно используемую библиотеку прогнозирования ( RFL ), чтобы обойти эту ситуацию с помощью дизайна, ориентированного на масштабируемость и расширяемость одновременно. Цель состоит в..