Полное руководство по условиям взаимодействия в прогнозировании временных рядов
Узнайте, как улучшить соответствие ваших линейных моделей, сделав их более гибкими к изменениям тенденций.
Моделирование данных временных рядов может быть сложным (и увлекательным) из-за присущей ему сложности и непредсказуемости. Например, долгосрочные тренды во временных рядах могут резко измениться из-за определенных событий. Вспомните начало глобальной пандемии, когда такие предприятия, как авиакомпании или обычные магазины, столкнулись с резким падением числа клиентов и продаж. Напротив, предприятия электронной коммерции продолжали работать с меньшими перебоями.
Условия взаимодействия могут помочь в моделировании таких паттернов. Они фиксируют сложные взаимосвязи между переменными и, как следствие, позволяют делать более точные прогнозы.
Этот пост исследует:
- Условия взаимодействия в контексте прогнозирования временных рядов
- Преимущества условий взаимодействия при моделировании сложных отношений
- Как эффективно реализовать условия взаимодействия в ваших моделях
Обзор условий взаимодействия
Условия взаимодействия позволяют вам исследовать, изменяется ли отношение между целью и функцией в зависимости от значения другой функции. Подробнее читайте в моей предыдущей статье.
На рис. 1 показана диаграмма рассеяния, представляющая соотношение между милями на галлон (цель) и весом автомобиля (характеристика). Отношения сильно различаются в зависимости от типа передачи (еще одна особенность).
Без использования терминов взаимодействия линейная модель не смогла бы отразить такие сложные отношения. По сути, он будет назначать один и тот же коэффициент весовому признаку независимо от типа передачи. На рис. 1 показаны коэффициенты (наклон линии) по весовому признаку, которые резко различаются для разных типов передачи.
Чтобы преодолеть это заблуждение и сделать линейную модель более гибкой, мы можем использовать термины взаимодействия. В…
