Публикации по теме 'time-series-analysis'
Самый простой способ реализовать различные модели временных рядов с помощью DART.
Darts — это обширная библиотека Python, которая позволяет специалистам по данным легко и без особых хлопот реализовывать различные временные ряды. Модели/обертки включают в себя все известные модели, которые только можно придумать, начиная от ARIMA и заканчивая нейронными сетями глубокого обучения. Внедрение временных рядов в целом кажется немного сложным, но команда « UNIT8 » настолько упростила работу для инженеров данных, что они могут следовать тому же процессу, что и для scikit...
Предположения линейных моделей
Линейные модели и модели временных рядов — это два популярных подхода, используемых для моделирования данных в различных сценариях. В то время как линейные модели используются для моделирования связи между одной или несколькими входными переменными и непрерывной целевой переменной, модели временных рядов используются для моделирования данных, упорядоченных в хронологическом порядке. В этой статье мы обсудим ключевые различия между этими двумя подходами и методы, используемые для определения..
Наконец-то появился долгожданный перекрестный валидатор временных рядов.
Неравномерно распределенные данные временных рядов больше не являются проблемой для перекрестной проверки
Перекрестная проверка — это часто используемый метод для специалистов по данным, обучающих модель машинного обучения. Рассмотрение причин использования перекрестной проверки выходит за рамки этой статьи, но об этом можно найти много хороших статей, например. "Вот этот".
Ниже приведена иллюстрация простого разделения перекрестной проверки с помощью kfold=4 .
В задаче..
Создавайте кубы данных временных рядов для контролируемого машинного обучения с помощью изображений ICEYE SAR
Это второй блог из серии из пяти частей, посвященных проекту AI4SAR. Если вы еще не слышали об AI4SAR, сейчас хорошее время, чтобы увидеть страницу нашего проекта !
Недавно мы с моим коллегой Арно Дюпейра представили ICEcube на Φ-неделе ЕКА. Мы были взволнованы, увидев к нему интерес, и получили несколько замечательных вопросов по этому поводу!
В этом блоге я немного углублюсь в набор инструментов icecube , который позволяет создавать кубы данных временных рядов для..
Как совместить прогнозы ансамбля
Использование ансамблей динамического прогнозирования, чтобы справиться с изменениями во временном ряду
В предыдущей статье мы рассмотрели основные этапы построения ансамблей.
В этом посте:
мы глубже погружаемся в ансамбли прогнозирования; обсуждаем, как ансамбли объединяют множество прогнозов; мы исследуем динамические средневзвешенные значения для комбинации прогнозов; мы применяем динамический ансамбль к конкретному случаю с использованием Python
Введение
Объединение..
Хотите использовать ИИ во временных рядах? Избегайте этой распространенной ошибки!
В этом посте я расскажу о наиболее распространенной ошибке при выполнении задач машинного обучения в данных временных рядов. Я буду основывать свои рекомендации на литературе по временным рядам и личном опыте исследователя машинного обучения.
Данные временного ряда
Работа с данными временных рядов сложна и требует определенных навыков. Помимо освоения машинного обучения, вы должны понимать статистику и понимать область, к которой принадлежит временной ряд. Важно знать, будут ли..
Прогнозирование временных рядов с контролируемым машинным обучением
Анализ временных рядов и прогнозирование с использованием моделей машинного обучения с учителем
Когда я впервые увидел проблему прогнозирования временных рядов, я был очень сбит с толку. До этого момента я просто делал некоторые прогнозы обучения с учителем на табличных данных, поэтому я не знал, как делать прогнозы, если у меня не было целевых значений. Многие из вас, возможно, сталкивались с этой проблемой, поэтому в этом посте я хочу представить очень мощный способ решения проблем..
