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.