Предсказание на день
По-бърз достъп до повече информация Създадохме справочни страници за всяка книга, за да можете да намерите бързо всички данни, които ви трябват: рецензии, уеб препратки, карти и др. Посмотрим, как выглядели бы обучающие данные для такой модели:. Но часто случается так, что предсказаний на один день вперед недостаточно.
Ако сте издател или автор: Научете как можете безплатно да популяризирате вашите книги с Google. Всичко за Google Търсене на книги Общ преглед История Вярно или невярно Търсене в пълния текст на книгите Намерете точно тази книга, която ви трябва и открийте нови, които представляват интерес за вас.
Разлистване на книги в интернет Ако книгата не е обект на авторско право или издателят ни е предоставил разрешението си, можете да видите част от нея, а в някои случаи и пълния й текст.
Ако книгата е обществено достояние, можете да я изтеглите като PDF файл. Мы по-прежнему учим одну модель на каждый шаг, но вместо того, чтобы игнорировать в модели лаги, которые ей недоступны, мы используем предсказания предыдущих моделей. Модели будут использовать для предсказаний такие наборы данных. Такой подход решает проблему прямой стратегии с согласованностью ответов, потому что у нас есть возможность выучить их зависимости.
Кроме того, проблема накопления ошибок будет не так выражена, потому что пробрасывание предсказаний будет происходить и во время обучения. К минусам можно отнести сложность схемы и ее имплементации. Кроме моделей, которые предсказывают число, есть модели, способные предсказывать сразу вектор.
Например, такое просто сделать при помощи нейронных сетей. В таком случае модель может за один шаг спрогнозировать сразу все точки горизонта.
Но если горизонт большой, качество прогноза может ухудшаться из-за того, что одна модель должна предсказывать и близкие, и далекие точки. Посмотрим, как выглядели бы обучающие данные для такой модели:. Комбинированная стратегия — когда используются несколько стратегий вместе. Можно сделать прямую стратегию на часть горизонта, а потом применять ее рекурсивно. Или выучить несколько отдельных векторных моделей и применять их раздельно на каждый промежуток горизонта, как в прямой стратегии.
Упрощенная прямая, реализуемая при помощи Pipeline : обучается одна модель, которая использует лаги, доступные для предсказания на весь горизонт. Рекурсивная, реализуемая при помощи AutoRegressivePipeline : обучается одна модель и применяется рекурсивно. Прямая, реализуемая при помощи DirectEnsemble : собирается ансамбль из пайплайнов с разными горизонтами прогнозирования и при сборке итогового предсказания во время каждого шага берется ответ от пайплайна с наименьшим горизонтом.
Разберем на примере. Используем вариацию датасета из статьи The tourism forecasting competition , где исследовались различные методы для прогнозирования спроса на туристические направления в Австралии. Полученный датасет искусственный и имеет другие временные метки для выравнивания всех сегментов по времени.
Загрузим датасет:. У нас месячная сезонность, сегментов и месяца. Соберем простой пайплайн для горизонта прогнозирования в 24 месяца и оценим его качество по метрике SMAPE на трех фолдах. Представим, что в процедуре ретротестирования мы уменьшаем горизонт прогнозирования в несколько раз и во столько же раз увеличиваем количество фолдов. В таком случае мы охватываем все тот же промежуток времени, что и в исходной версии, а потому средние значения SMAPE исходной версии и измененной можно сравнивать.
С помощью этого приема посмотрим, что происходило бы с интересующей нас метрикой, если бы мы уменьшали горизонт прогнозирования для выбранного выше пайплайна и увеличивали количество доступных лагов. К нашей удаче, число 24 удобно для такой процедуры:. Следующим шагом изучим поведение рекурсивной стратегии. В нашей реализации есть параметр step.
Чтобы понять его предназначение, вспомним, что в рекурсивной стратегии мы итеративно предсказываем на один шаг вперед. Но можно предсказывать не на один, а, например, на два шага. Это приведет к тому, что мы отказываемся от лагов первого порядка, но уменьшаем число итераций вдвое.
Его отличительный дизайн создает захватывающую и удивительную идею подарка.
Характеристики Название бренда Нет. Происхождение Китай. Основной материал Хлопок.
Количество 1. Dreaming Automobile Parts Store Пожаловаться на товар. Продавец рекомендует. Подобрали для вас. Товар уже раскупили. Поддержка Календарь распродаж Китайская грамота. Продавайте на AliExpress Аффилиатная программа Блог для продавца.
