Анализ временных рядов - + конспект от YandexGPT

Анализ временных рядов - конспект от YandexGPT 00:06 Введение в предсказание временных рядов • Рассматривается задача классификации временных рядов и практические задания. • Обсуждаются недостатки классических методов предсказания временных рядов, таких как авторегрессия, скользящее среднее и экспоненциальное сглаживание. 05:53 Использование машинного обучения для предсказания временных рядов • Машинное обучение позволяет строить модели на основе признаков и данных, не требуя постоянного контроля и переобучения. • Однако, такие модели могут быть нелинейными и их сложнее интерпретировать. 10:30 Различия между регрессией и предсказанием временных рядов • Регрессия предполагает, что входные и выходные данные не совпадают, в то время как предсказание временных рядов предполагает предсказание значений за окном. • Важно использовать кросс-валидацию и многофазную кросс-валидацию для оценки качества предсказания. 18:56 Введение в ML for Time Series • Обсуждение использования нейронных сетей для предсказания временных рядов. • Упоминание о различных стратегиях предсказания и их использовании в ML for Time Series. 22:01 Работа с временными рядами • Использование функции Make Reduction ES Time для преобразования временного ряда в таблицу. • Обсуждение работы с различными фреймворками машинного обучения, включая ML for Time Series. 31:02 Визуализация и работа с временными рядами • Использование функции LAG для визуализации временного ряда. • Применение линейной регрессии для предсказания временных рядов. 36:33 Обзор фреймворка • Видео обсуждает фреймворк для работы с временными рядами, который позволяет работать с несколькими классами признаков и преобразовывать временные ряды. • Фреймворк также позволяет выбирать лаги и признаки для работы с временными рядами. 45:25 Пример работы с фреймворком • В примере используется фреймворк для работы с данными о продажах. • Преобразования включают кодирование месяцев и кодирование начала и конца года. • Обучаются модели линейной регрессии и сравниваются их точности. 53:34 Возможности фреймворка • Фреймворк позволяет работать с несколькими моделями и добавлять свои собственные модели в готовую модель. • Также можно использовать pipeline для работы с признаками. 55:55 Анализ временных рядов • В видео обсуждается использование различных методов для анализа временных рядов, включая линейную регрессию и Hot encoder. • Линейная регрессия работает лучше, чем Hot encoder, но оба метода могут быть использованы для анализа временных рядов. 57:49 Важность признаков • Видео показывает, как использовать алгоритм для определения важности признаков в модели. • В результате, некоторые признаки, такие как 52-й лаг, оказываются важными для предсказания. 01:01:39 Валидация модели • В видео объясняется, как использовать кросс-валидацию для оценки модели. • Линейная регрессия показывает хорошие результаты, но другие алгоритмы, такие как лассо, также могут быть использованы. 01:06:02 Интервальная оценка • Видео демонстрирует, как использовать интервальную оценку для оценки модели. • Интервальная оценка позволяет получить более точные результаты, чем точечная оценка. • В конце видео обсуждаются возможности использования интервальной оценки с другими моделями, такими как FET.