ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МНОГОМЕРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ PYTHON

Прогнозирование многомерных временных рядов является важной задачей анализа данных и нахождения закономерностей во временных последовательностях. Python предлагает широкий спектр инструментов для решения этой задачи, включая библиотеки pandas, numpy, и scikit-learn.

Одна из основных задач при работе с многомерными временными рядами - разработка модели прогнозирования. В Python можно использовать различные алгоритмы для прогнозирования многомерных временных рядов, такие как ARIMA, VAR, и LSTM.

Пример кода для прогнозирования многомерного временного ряда ARIMA:

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# загрузка данных
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
# подготовка данных
X = data.values
train_size = int(len(X) * 0.66)
train, test = X[0:train_size,:], X[train_size:len(X), :]
# обучение модели
model = ARIMA(train, order=(5,1,0))
model_fit = model.fit(disp=0)
print(model_fit.summary())
# создание прогноза
forecast = model_fit.forecast(steps=len(test))
predictions = forecast[0]
# вычисление ошибки
error = np.sqrt(np.mean(np.square(predictions - test)))
print('Test RMSE: %.3f' % error)

Этот код загружает данные из файла 'data.csv', разбивает их на обучающую и тестовую выборки, обучает модель ARIMA на обучающей выборке и создает прогноз для тестовой выборки. Затем он вычисляет RMSE между прогнозами и фактическими значениями в тестовой выборке.

Занятие 20. Временные ряды

14-11 Временные ряды в python

Что такое Стационарные и нестационарные временные ряды?

6 ключевых методов предсказания временных рядов в одном коде: MA, LR, K_near , ARIMA, Prophet, LSTM

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

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Андрей Алексеев. ETNA Time Series Library: удобное прогнозирование временных рядов

05 Стандартные метрики точности прогнозирования временных рядов

BLGPG-4AA87D202C6B-24-11-23-22

Новые материалы: