Вопрос или проблема
Допустим, у нас есть модель прогнозирования, которая была обучена на данных до 2021 года, и теперь нам необходимо сделать прогноз на данных 2023 года. Для точного прогнозирования нам нужно либо предоставить данные 2022 года в качестве входных, и экстраполировать прогноз на основе этих свежих данных, либо, если у нас нет данных за 2022 год, попросить модель сначала сделать прогнозы на 2022 год, а затем продлить их на 2023 год, что, по моему мнению, будет менее точным, так как ошибки в прогнозе 2022 года в конечном итоге повлияют на выводы для 2023 года.
Я хочу узнать, какие существуют распространенные методы для решения такой проблемы в производстве; следует ли мне поддерживать базу данных с наиболее актуальными данными, ожидать, что пользователь предоставит их мне, или просто предсказывать все недостающие данные.
Кроме того, должна ли быть доступна вся недостающая информация во время вывода, или достаточно будет самых свежих данных.
Я хочу узнать общий подход в алгоритмах прогнозирования, чтобы я мог применить этот подход ко всем алгоритмам.
Спасибо
Ответ:
Вам следует “поддерживать базу данных с наиболее актуальными данными”.
-
Первый подход заключается в том, чтобы регулярно переобучать вашу модель с использованием свежих данных, так что в этом случае вам нужно будет переобучить вашу модель на данных 2022 года перед прогнозированием на 2023 год. Поэтому вам следует сохранять данные для этой будущей потребности.
-
Второй подход — это то, что вы не хотите делать, а именно предсказывать дальше в будущее, чем ваша модель может сделать это с приемлемым уровнем ошибки. Если вы находитесь за пределами вашего приемлемого уровня ошибки, ваши прогнозы ненадежны, и вы не должны использовать их в качестве основы для любых решений.
Ответ или решение
Как прогнозировать в модели при отсутствии данных после обучения (на примере forecasting model)
Введение
В современных условиях анализа данных и разработки прогнозных моделей важность актуальности данных невозможно переоценить. При отсутствии данных за определенный период, например, если модель была обучена на данных до 2021 года, а требуется сделать прогноз на 2023 год, возникают значительные сложности. В данном ответе подробно рассмотрим подходы к решению этой проблемы, направленные на оптимизацию точности прогноза.
Основные подходы к решению проблемы отсутствия данных
-
Обновление модели с использованием актуальных данных:
- Наиболее рекомендуемый и эффективный метод – это регулярная переобучение вашего прогностического алгоритма. Если у вас есть возможность получать данные за 2022 год, это позволит обновить модель и повысить точность предсказаний для 2023 года. Поддержание базы данных с самыми последними данными существенно повысит качество ваших прогнозов и позволит избежать искажения информации.
-
Ожидание пользовательских данных:
- Если вы полагаетесь на пользователей, предоставляющих недостающие данные, важно рассмотреть возможные последствия. Такой подход может затруднить процесс прогнозирования, так как не все пользователи могут предоставить своевременные и актуальные данные. Это также существенно увеличивает риск возникновения ошибок, так как склад данных может оказаться недостаточно полным.
-
Прогнозирование отсутствующих периодов:
- Избегайте чрезмерного прогнозирования, основываясь на предыдущих предположениях или данных. Если вы попытаетесь прогнозировать 2022 год без реальных данных, это может привести к накоплению ошибок, которые отразятся на точности прогноза для 2023 года. Старайтесь минимизировать этот подход и использовать его только в крайних случаях, когда нет другого выбора.
Необходимость присутствия всех недостающих данных
При принятии решения о выполнении прогноза, всегда учитывайте, что отсутствие данных за определенные периоды может оказать негативное влияние на точность модели. Однако, в некоторых случаях можно обойтись данными за более поздние периоды, если они значительно более актуальны. В любом случае, рекомендуется иметь механизм для обработки и интеграции недостающих данных, чтобы минимизировать влияние на конечный результат.
Общий подход к алгоритмам прогнозирования
-
Регулярное обновление данных:
Поддерживайте актуальную базу данных и обновляйте модель как минимум раз в год, включая свежие данные в обучающую выборку. -
Оценка уровня ошибок:
Для каждого прогноза важно установить допустимые уровни ошибок. Используйте методы валидации и тестирования, чтобы определить, насколько доверительными являются предсказания. -
Интеграция различных источников данных:
Подумайте о возможности интеграции данных из нескольких источников для создания более надежных прогностических моделей. Это может помочь улучшить точность и уменьшить риск ошибок. -
Планирование и управление временными рядами:
Используйте эффективные методы работы с временными рядами, такие как ARIMA, экспоненциальное сглаживание и другие, чтобы обеспечить выявление трендов и сезонных изменений.
Заключение
Тем самым, оптимальным решением проблемы отсутствия данных для прогнозирования является поддержание актуальной базы данных и регулярное обновление прогностических моделей. Это существенно повысит точность ваших предсказаний и позволит вам принимать более обоснованные бизнес-решения. Будьте внимательны к уровню ошибок, используйте интеграцию данных и выбирайте подходящие методы работы с временными рядами, чтобы гарантировать наилучшие результаты.