Вопрос или проблема
Я пытаюсь предсказать процент посещаемости людей на занятиях в спортзале, которые были забронированы заранее. Это сильно зависит от времени дня и множества других факторов (идёт ли дождь, доля занятий, которые были забронированы вчера по сравнению с неделей назад и т.д.). Только использование случайного леса даёт очень плохие результаты.
Вместо этого я попытался предсказать отклонение от среднего значения для данного времени суток, используя случайный лес. Затем я просто добавляю это отклонение к среднему, чтобы получить желаемую оценку.
Это снова даёт худшие результаты, чем просто само среднее значение.
-
Является ли такой подход (предсказание отклонения от среднего) плохой идеей?
Я не могу найти людей, использующих подобные методы, что заставляет меня подумать, что это не очень хорошая идея. -
Существует ли лучший алгоритм, подходящий для этой задачи?
С помощью случайного леса нет необходимости изменять вашу выходную переменную (т.е. отклонение от среднего), выполняя регрессию.
Может быть, имеющиеся у вас признаки не имеют отношения к делу или данных недостаточно. Попробуйте также разные параметризации модели (число деревьев, число слоев и т.д.).
Попробуйте провести некоторую обработку признаков, чтобы создать интеллектуальные характеристики, которые могут помочь классификатору.
Я думаю, что у вас слишком мало признаков. Попробуйте провести некоторую обработку признаков.
Временные ряды содержат много информации, но её нужно как-то извлечь. Рассматривали ли вы такие вещи, как стационарность/сезонность (по дням, неделям, месяцам)? Это может помочь вам найти более релевантные признаки.
В первую очередь используйте сами данные в качестве признаков. Добавьте переменные с номером дня, номером недели, номером месяца. Также постарайтесь включить что-то общее.
У вас уже есть “запаздывающие” признаки (значения из предыдущих дней), но вы также можете попробовать что-то вроде скользящего окна или расширяющегося окна, дополненного статистикой, такой как максимум, среднее или стандартное значение посещаемости за время, охваченное окном.
Я знаю, что просто упомянул некоторые термины, но вы сможете найти реализации, немного поищав в интернете. Наличие большего количества признаков — это первый шаг, затем вы можете выполнить отбор признаков, чтобы оставить только самые лучшие из них.
Ответ или решение
Предсказание процентов посещаемости групповых занятий в спортзале с использованием временных рядов
Введение
Анализ временных рядов в контексте предсказания посещаемости групповых занятий в спортзале представляет собой сложную задачу, требующую учета множества факторов. Эти факторы могут быть связаны как с временными изменениями, так и с различными внешними воздействиями. Опыт использования методов, таких как алгоритмы случайного леса, показал низкую эффективность, что требует пересмотра подходов к моделированию.
Оценка метода предсказания разницы от среднего значения
-
Предсказание разницы от среднего значения: ваш подход к предсказанию разницы от среднего значения может быть не самым эффективным. Этот метод работает на предположении, что отклонения от среднего значения имеют предсказуемую структуру, однако это не всегда так. Если данные не показывают четкой зависимость или структуру, то модель может не улавливать релевантные паттерны.
-
Сравнение с простым средним: если просто предсказание среднего значения показывает более высокую точность, это указывает на то, что применяемые вами дополнительные факторы и методы не предоставляют значимого улучшения. Это может означать, что ваша текущая модель недостаточно сложна для улавливания влияния всех переменных.
Перспективные алгоритмы
-
Алгоритмы временных рядов: Проверьте использование методов, таких как ARIMA, SARIMA или другие модели, специально разработанные для анализа временных рядов. Эти модели могут захватывать сезонность, тренды и автокорреляцию.
-
Глубокое обучение: Рекомендую рассмотреть нейронные сети, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Unit). Эти модели могут эффективно обрабатывать временные зависимости и выявлять сложные паттерны.
-
Комбинированные модели (Ensemble Learning): Вместо использования одного алгоритма, попробуйте комбинировать несколько (например, случайный лес, градиентный бустинг) для создания более мощной предсказательной модели.
Инженерия признаков
Успех моделей может быть значительно увеличен за счет создания дополнительных признаков, что особенно важно в контексте временных рядов:
-
Временные метки: Используйте числовые представления для дней недели, месяцев и кварталов. Это может помочь уловить сезонные изменения или паттерны в данных.
-
Лаговые признаки: Включите данную информацию, чтобы модель могла учитывать предыдущие значения посещаемости. Для этого можно использовать "скользящее окно" или "расширяющееся окно", добавляя статистики (максимум, минимум, среднее) за эти периоды.
-
Внешние факторы: Если доступно, интегрируйте данные о погоде, праздниках или других внешних событиях, которые могут влиять на посещаемость.
Заключение
Первоначально вам стоит переосмыслить ваш подход к предсказанию посещаемости групповых занятий. Возможно, вместо того чтобы использовать разницу от среднего, лучше исследовать различные временные модели и нейронные сети для более точного предсказания. Обязательно обращайте внимание на процесс инженерии признаков, который может значительно улучшить качество модели.
Такой комплексный подход, включающий улучшение качества данных, выбор более эффективных алгоритмов и углубленную настройку модели, поможет вам более точно прогнозировать % посещаемости и улучшить производительность вашего решения.