Вопрос или проблема
Я соединял 3 дата-фрейма котировок акций, все с индексами по дате и времени. Однако они отличаются по датам начала, поэтому в результате получившийся дата-фрейм содержит значения NaN для котировок акций с более поздними датами начала.
Должен ли я просто удалить строки с NaN и начать новый дата-фрейм с строки, где все значения заполнены, или есть способ заполнить их? Я планирую использовать данные для обучения нейронной сети, которая предсказывает будущие котировки акций.
Заполнение NaN на основе котировок, которые уже начались, возможно с помощью моделей временных рядов, но это не даст новой информации, на которой можно было бы обучаться. В лучшем случае это запутывает то, чему модель научилась в этот период.
Затем возникает более общий вопрос о производительности: работает ли модель лучше с этим периодом реконструированных данных или без него? Только вы можете ответить на это, проанализировав данные… Но я не уверен, что вы хотите ответ на этот вопрос. На мой взгляд, правильный путь — просто удалить этот период и посмотреть, подходит ли производительность под ваши нужды. Если это не так, то вам следует рассмотреть способы добавить больше данных.
В этом случае я бы предложил либо просто удалить NaN, если вы хотите работать с нейронными сетями, либо использовать метод, который принимает NaN в качестве входных данных (например, Xgboost).
Ответ или решение
Обработка значений NaN в данных котировок акций: Рекомендации для эффективного анализа
В процессе анализа данных о котировках акций, в частности при объединении нескольких датафреймов с несовпадающими диапазонами дат, возникает вопрос, что делать с NaN значениями. Рассмотрим все возможные варианты решения данной проблемы, чтобы помочь вам выбрать наилучший подход для обучения нейронной сети.
1. Анализ проблемы NaN значений
Необходимо понимать, что появление NaN значений в объединенном датафрейме вызвано различиями в начальных датах для каждого из датафреймов. Это значит, что в некоторых временных промежутках отсутствуют данные для некоторых акций. Такие пробелы могут затруднить анализ и ухудшить эффективность модели, если они не будут должным образом обработаны.
2. Можно ли просто удалить NaN значения?
Один из простых способов справиться с NaN значениями — это их удаление. В этом случае вы можете отфильтровать строки, где отсутствуют данные для одной или нескольких акций, и продолжить анализ и обучение модели только с полными записями. Однако этот подход имеет свои недостатки:
- Потеря данных: Удаление строк может значительно сократить количество доступных данных для обучения, что может негативно сказаться на модели.
- Неравномерность выборки: Это может привести к выборке данных, которая будет неполной, и некоторые временные формы отношений между акциями могут быть упущены.
3. Заполнение NaN значений
Заполнение NaN значений может представлять интересный вариант. Однако, как вы правильно заметили, это не даст новых знаний для обучения вашей модели. Существует несколько распространенных подходов для заполнения пропусков:
- Линейная интерполяция: Вы можете использовать значения, которые уже существуют, чтобы интерполировать пропуски. Это может выглядеть естественно, но при этом нужно учитывать, что такой подход может вводить искажения.
- Использование временных рядов: Для этого можно применить более сложные модели, такие как ARIMA или другие статистические методы прогноза, для предсказания недостающих значений. Важно помнить, что данная информация уже содержится в данных, и стоит задаться вопросом о значимости такого подхода в контексте обучения нейронной сети.
4. Сравнение производительности модели
Существует мнение, что лучшим способом является сначала удалить временные промежутки с NaN значениями и проверить, как это влияет на производительность вашей модели. Это позволит вам понять, нужно ли вам ограничивать анализ этой временной рамкой или можно добавить методы для заполнения.
5. Построение модели без NaN
Если вы решите использовать данные без NaN, важно обеспечить, чтобы ваша модель могла эффективно справляться с отсутствующими значениями. Существуют алгоритмы, такие как XGBoost, которые могут обрабатывать NaN значения без предварительного заполнения. Это может стать полезным инструментом, если вы хотите сохранить больше данных для анализа.
Заключение
В конечном итоге, решение о том, как поступить с NaN значениями в вашем наборе данных акций, зависит от ваших целей и подхода к анализу. Рекомендуется начать с удаления временных промежутков, загружая только полные данные, а затем, если результат не удовлетворяет, рассмотреть другие методы, такие как заполнение или использование моделей, которые работают с отсутствующими значениями. Оптимизация анализа по этим критериям поможет достичь более точных предсказаний и повысить эффективность вашей модели.