Публикации по теме 'time-series-forecasting'
Прогнозирование атмосферного CO2 с помощью Python
Как создавать модели прогнозирования временных рядов с помощью Darts
Изменение климата, несомненно, является одной из самых серьезных проблем, с которыми сталкивается человечество, и эксперты считают его экзистенциальной угрозой для нашего вида. В 2021 году во всем мире были зарегистрированы беспрецедентные волны тепла и сильные лесные пожары, а наводнения принесли разрушения в Европу и Азию. Согласно Шестому оценочному отчету Межправительственной группы экспертов по изменению климата..
Прогнозирование временных рядов с помощью Facebook Prophet
Prophet — это программное обеспечение с открытым исходным кодом , выпущенное Core Data Science team Facebook.
Prophet — это процедура прогнозирования данных временных рядов на основе аддитивной модели, в которой нелинейные тренды соответствуют годовой, еженедельной и ежедневной сезонности, а также праздничным эффектам. Он лучше всего работает с временными рядами, которые имеют сильные сезонные эффекты и несколько сезонов исторических данных. Пророк устойчив к отсутствующим данным и..
Временная последовательность
Временной ряд – это ряд точек данных, проиндексированных (или перечисленных, или представленных на графике) во временном порядке, или его можно рассматривать как последовательность точек данных, которые появляются в последовательном порядке в течение определенного периода времени. Временной ряд можно взять для любой переменной, которая изменяется во времени.
Анализ временных рядов:
Он изображает способ изучения характеристик целевой переменной по отношению ко времени как..
Серия Пророков: Учебное руководство
Вы когда-нибудь слышали о биткойнах? Вы должны знать эту криптовалюту, появившуюся в 2009 году на финансовом рынке, позволяющую одним людям зарабатывать и накапливать огромные богатства, а других вызывать отчаяние из-за своей непредсказуемой, постоянно меняющейся спекулятивной стоимости. Это, среди многих других примеров, является прекрасной иллюстрацией огромной важности спекуляций на текущем финансовом рынке и в обществе в целом. В конце концов, кто бы не хотел всегда ставить на..
Использование деревьев решений, случайного леса и повышения градиента для прогнозирования временных рядов
Временной ряд - это ряд точек данных, индексированных во временном порядке. Временной ряд можно разделить на три части - тренд (долгосрочное направление), сезонность (движения, связанные с календарем) и ошибку (несистематические колебания).
Часто на временной ряд влияют и другие внешние особенности. Например, если мы посмотрим на продажи одежды, мы увидим всплеск их объема, если будет проводиться рекламная акция. Прогнозирование будущих значений временного ряда может быть одним из..
Делайте прогнозы за 5 минут
Sklearn, Statsmodels, Tensorflow… Нейронные сети, регрессии — все сразу и очень просто…
Существует множество сложных алгоритмов, библиотек и идей для прогнозирования, но нужно время, чтобы опробовать их все и сравнить. Для этого у нас есть predictit .
Сейчас можно просто найти подходящий метод, импортировать его и готово. Но в дни изобилия, даже если нам не нужно разрабатывать собственные модели, требуется много времени, чтобы сравнить все возможные решения. У нас есть много..
Прогнозирование временных рядов — Параллельная обработка с использованием API функций Pandas
В нашем предыдущем блоге о прогнозировании временных рядов мы видели, как использовать различные методы одномерного прогнозирования для прогнозирования набора данных временных рядов. В реальной жизни нам может понадобиться запускать алгоритмы прогнозирования для нескольких похожих наборов данных одновременно, то есть в пакетном режиме. Мы можем запускать алгоритм прогнозирования последовательно, но это займет много времени в зависимости от каждого объема набора данных и…
