6 методов прогнозирования временных рядов в одном коде: MA, LR, Knear, ARIMA, Prophet, LSTM

В этом видео мы представляем вам 6 ключевых методов прогнозирования временных рядов, которые вы можете использовать в одном коде. Мы рассмотрим методы скользящего среднего (MA), линейной регрессии (LR), ближайших соседей (Knear), ARIMA, Prophet и LSTM.

Метод скользящего среднего (MA) основан на вычислении среднего значения ряда за определенный период времени. Он позволяет сгладить колебания и выделить тренды.

Линейная регрессия (LR) использует математическую модель, чтобы предсказать будущие значения ряда на основе его предыдущих значений. Этот метод особенно полезен, когда есть линейная зависимость между переменными.

Метод ближайших соседей (Knear) основан на поиске ближайших соседей в пространстве признаков. Он предсказывает значение ряда, исходя из значений его ближайших соседей.

ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) - это статистический метод, который учитывает как авторегрессию (AR), так и скользящую среднюю (MA). Он позволяет предсказывать будущие значения ряда, учитывая его предыдущие значения и ошибки.

Prophet - это библиотека от Facebook, которая использует аддитивную регрессионную модель для прогнозирования временных рядов. Она учитывает сезонность, праздники и другие факторы, которые могут влиять на ряд.

LSTM (долгая краткосрочная память) - это тип рекуррентной нейронной сети, который хорошо справляется с анализом временных рядов. Он способен улавливать долгосрочные зависимости и предсказывать будущие значения ряда.

В этом видео мы покажем вам, как использовать каждый из этих методов в одном коде на языке Python. Вы узнаете, как подготовить данные, настроить модели и сделать прогнозы. Это полезное руководство для всех, кто интересуется прогнозированием временных рядов и хочет овладеть различными методами прогнозирования.

Не упустите возможность узнать о 6 ключевых методах прогнозирования временных рядов в одном коде. Посмотрите это видео прямо сейчас на сайте DeepX.ru - Видео про ИИ и нейросети.