Машинное обучение. Прогнозирование временных рядов. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Прогнозирование временных рядов - это специальный случай задачи регрессии, в которой объекты выборки линейно упорядочены по времени. Обучающая выборка находится в прошлом, тестовая - в будущем. В простых задачах из области эконометрики поведение временного ряда складывается из медленно меняющегося тренда, сезонной квазипериодичности и различных календарных эффектов. В этих случаях неплохо работают адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. Они основаны на рекуррентных формулах, которые выводятся методом наименьших квадратов. Если модель временного ряда не известна, а временных рядов много, используются методы адаптивной селекции и адаптивного комбинирования моделей. Их точности вполне хватает для решения многих практических задач, а неоспоримым преимуществом является вычислительная эффективность.

[@kirillerofeev8758]

Лекция очень крутая

[@vasyarodionov1369]

то есть ты все понял?

[@kirillerofeev8758]

@@vasyarodionov1369 Да, но я работаю давно в этом направлении

[@user-oz3lm2ky5x]

Все эти формулы - частные варианты АРИМы при малом числе коэффициентов.

[@enrewardronkhall8340]

А если, допустим, нулевые значения продаж связаны с падением спроса на товар/услугу, тогда эти нулевые значения стоит оставить в обучающей выборке? Или ряд нужно как-то обработать, чтобы в данных не было нулей?

[@anatolyalekseev101]

Оставить, конечно, не хотите же себя обманывать?

[@iglstivens]

Где немного почитать по математике, что бы более понятней стали написанные формулы?

[@alexkunin7446]

Зависит от того, какая у вас база и что помните по математике, если она у вас была давно. Рекомендую посмотреть курсы на курсиере и зарегаться на ods, там есть отдельный канал-чат по обсуждению образовательных вещей для data science и ml. Имхо, бесплатных курсов более достаточно, платить гик брейнсам и иже с ними стоит только если отданные деньги для вас сильная мотивация. И второе имхо: не пугайтесь, если сразу все не станет понятным, некоторые вещи станут более ясными в понимании с опытом

[@iglstivens]

@@alexkunin7446 Спасибо, математика была давно, надо вспоминать)

[@user-mf8kc3pq2r]

Фихтенгольца, не ошибетесь)

[@iglstivens]

@@user-mf8kc3pq2r Спасибо!)

[@dicloniusN35]

тот же вопрос) не могу в код перевести))

[@dicloniusN35]

так и не вкурю sarima хуже чем композиция или нет)

[@user-eg1vy8pk1v]

Лектор явно теоретик, 150+ формул, которые нафиг не нужны ни кому.

[@olouck2789]

Ага, даже ни строчки кода с fit -> predict. Понимание какое-то приплетают. Жесть...

[@ilyamalakhov5852]

Ужос!

[@alexkunin7446]

Если вы не знаете, кто такой Воронцов, называете его "явно теоретиком", говорите, что эти формулы нафиг никому не нужны, то вы не тянете даже на джуна в ml и ds... Прогнозировать временные ряды без формул можно только методом ctrl-c -> ctrl-v чужого кода, культ карго и алхимия получится, эх...

[@dicloniusN35]

@@olouck2789 ну блин у меня по матану 5 было в унвере, но формулу в код без гугула не переведу, а с гуглом 100 лет буду переводить. А все потому, что все что не используется - забывается и отмирает ) помню только некоторые знакомые слова

[@TurboGamasek228]

@@dicloniusN35 надо было математику нормально учить