Публикации по теме 'forecasting'
Машинное обучение - прогнозирование с использованием регрессионных моделей
Недавно я сделал интересный проект и хотел бы здесь поделиться своими успехами, надеюсь, вы тоже извлечете из этого пользу.
Сначала краткое введение в проект:
Тема: Средняя цена авокадо в оценщике рынка США
Цель этого проекта - спрогнозировать среднюю цену авокадо с учетом еженедельных данных сканирования розничной торговли о ценах на авокадо и объеме продаж на нескольких рынках США за 2015, 2016, 2017 и 2018 годы. Это может быть использовано розничными торговцами для проверки их..
Изучение авторегрессионных (AR) моделей: методы эффективного анализа временных рядов
Освоение прогнозирования временных рядов с помощью авторегрессионных (AR) моделей: подробное руководство
Авторегрессионные модели предназначены для прогнозирования временного ряда, полагаясь исключительно на его предыдущие значения, также известные как лаги. Они основаны на предположении, что текущее значение переменной временного ряда линейно зависит от ее прошлых значений. Другими словами, авторегрессионная модель предсказывает будущие значения переменной, используя линейную..
Прогнозирование продаж с помощью Scikit-learn
Вы заинтересованы в прогнозировании будущих продаж для вашего бизнеса? Scikit-learn — это мощная библиотека Python для машинного обучения, которая поможет вам делать точные прогнозы. В этом руководстве мы познакомим вас с процессом использования scikit-learn для реализации прогнозирования продаж.
Шаг 1: Импорт библиотек
Во-первых, нам нужно импортировать необходимые библиотеки. Мы будем использовать pandas для обработки данных, numpy для числовых операций и библиотеку Scikit-learn для..
Передача обучения для прогнозирования временных рядов
В этой статье мы увидим, как трансферное обучение можно применить к прогнозированию временных рядов и как модели прогнозирования можно обучить один раз на разнообразном наборе данных временных рядов, а затем использовать для получения прогнозов на разных наборах данных без обучения. Мы будем использовать библиотеку Darts с открытым исходным кодом, чтобы сделать все это с помощью нескольких строк кода. Автономный блокнот, содержащий все необходимое для воспроизведения результатов, доступен..
Топ 5 прогнозов розничной торговли
Лучшие способы анализа розничного прогноза и получения максимальной отдачи от него
Розничное прогнозирование является очень стратегическим, поскольку оно представляет собой многомиллионный бюджет закупок, а также обязательство удовлетворить потребительский спрос. В этой статье вы увидите лучшие способы анализа данных прогноза и получения максимальной отдачи от них. Эта статья не об алгоритмах прогнозирования. Речь идет о том, как вы анализируете прогноз после того, как вы его..
Прогнозирование временных рядов с помощью машинного обучения (начало работы).
Что такое данные временных рядов?
Данные временного ряда (данные с отметкой времени) - это последовательность точек данных, проиндексированных во времени. С отметкой времени собираются данные в разные моменты времени.
Эти точки данных обычно состоят из последовательных измерений, сделанных из одного и того же источника в течение определенного интервала времени, и используются для отслеживания изменений во времени.
Пример . Вот набор данных, который содержит личные расходы..
Полное введение в анализ временных рядов (с R) :: гауссовские временные ряды
В последних двух статьях мы рассмотрели ряд методов для независимой оценки коэффициентов AR (p) и MA (q), а именно метод Юла-Уокера, алгоритм Бурга и алгоритм инноваций, а также алгоритм Ханнана-Рисеннана, для совместной оценки коэффициентов ARMA (p, q) с использованием инициализированных коэффициентов AR (p) и MA (q) с предыдущими алгоритмами. Мы также упомянули, что эти методы, какими бы сложными они ни были, обычно плохо работают, когда дело доходит до работы с реальными наборами..
