Вопрос или проблема
Я работаю над проектом по контролируемому машинному обучению для прогнозирования будущего спроса на аптечные товары. Моя цель заключается в том, чтобы прогнозировать спрос на следующий день, неделю и месяц для конкретного товара на основе исторических данных о продажах. Однако я сталкиваюсь с трудностями из-за нерегулярного характера временных рядов, и мне нужен совет по лучшему подходу для решения этой проблемы.
Детали набора данных:
- Дата начала: 2023-05-02
- Дата окончания: 2024-09-30
- Количество строк: 135,528
- Уникальные названия товаров: 2,036
- Интересующие колонки:
date: Временная метка транзакции (нерегулярные интервалы, не каждый день или час доступны).item_name: Название продаваемого товара (категориальный).quantity: Окончательное количество продаж (целевой переменной).- Другие характеристики:
cost,rate,expiry_dateи т.д.
Я получаю новые данные о продажах каждый день и хотел бы построить модель, которая может прогнозировать спрос на следующий день, неделю и месяц для данного товара.
Конкретные проблемы:
- Нерегулярные временные ряды: Временные метки в моих данных не последовательны (т.е. в некоторые дни отсутствуют записи). Я планирую перепроцессировать данные в ежедневные интервалы, чтобы справиться с этой нерегулярностью, но я обеспокоен влиянием этого шага предобработки на точность модели.
- Несколько горизонтов прогнозирования: Мне нужно прогнозировать спрос на разные временные интервалы (следующий день, неделю и месяц) с помощью одной модели.
- Кодирование категориальных признаков: Я закодировал
item_nameс помощью метки кодирования. Подходит ли этот подход, или есть более лучший метод кодирования этого категориального признака для задачи временных рядов?
Вопросы:
- Является ли перепроцессирование временных рядов в ежедневные интервалы наилучшим подходом для обработки нерегулярных временных меток, или мне стоит рассмотреть другие методы (например, интерполяцию)?
- Для прогнозирования нескольких временных горизонтов (следующий день, неделя и месяц) подходит ли модель LSTM, или для этого сценария есть более эффективные модели?
- Как лучше всего обрабатывать категориальные признаки, такие как
item_nameв контексте временных рядов? Достаточно ли метки кодирования, или такие методы, как one-hot кодирование или слои эмбеддинга, будут более эффективными?
Я новичок в этой области и мне нужно прояснить вышеуказанные моменты, если вы можете предложить статьи по этому поводу.
Ответ или решение
Для успешного прогнозирования спроса на аптечные товары с использованием нерегулярных временных рядов, вам необходимо учитывать несколько факторов. Ваша задача связана с предсказанием спроса на следующие дни, недели и месяцы, что может быть достаточно сложной задачей при наличии разрозненных данных. Давайте разберем по пунктам, как лучше всего подойти к этой задаче.
1. Обработка нерегулярных временных рядов
Ресемплинг или интерполяция?
Ресемплинг данных может быть эффективным способом решить проблему нерегулярных временных рядов. Рекомендуется преобразовать данные в дневные интервалы, добавив нулевые значения, если у вас отсутствуют продажи в определенные дни. Это позволит вам создать более структурированные данные для анализа. Однако используйте интерполяцию, если вы считаете, что спрос может иметь плавный переход между днями. Интерполяция может быть выполнена, например, методом линейной интерполяции, однако следите за тем, чтобы она не привела к ложным выводам.
2. Модели для многогранного прогноза
Подходящие модели для предсказания нескольких горизонтов
Для предсказания спроса на разные временные горизонты, такие как следующий день, неделя и месяц, можно рассмотреть несколько вариантов моделей:
-
LSTM (Long Short-Term Memory): Эта модель хорошо подходит для анализа временных рядов, особенно с учетом длинных зависимостей, и может быть эффективной для ваших данных. Однако вам может потребоваться настроить архитектуру и параметры, чтобы она могла предсказывать разные горизонты.
-
Сверточные нейронные сети (CNN): Эти модели также могут быть эффективны, особенно в сочетании с временными рядами. Их можно комбинировать с LSTM для улучшения точности.
-
Регрессионные модели и модели классификации: Более традиционные методы, такие как регрессия с временными признаками (например, день недели, месяц) или модели случайного леса, также могут быть полезны, особенно если объем данных большой.
3. Кодирование категориальных переменных
Подход к кодированию item_name
Использование меток (label encoding) может быть не самым оптимальным решением, так как модель могла бы неправильно интерпретировать расстояние между метками. Рассмотрите следующие варианты:
-
One-Hot Encoding: Этот метод часто предпочтителен для категориальных переменных, так как он устраняет проблему порядка между метками. Однако он может привести к увеличению размерности данных, что следует учитывать.
-
Эмбеддинг: Если численность уникальных предметов (2,036) достаточно велика, вам может помочь метод эмбеддинга, который может упростить представление категорий, сохраняя при этом их семантические связи.
Заключение и рекомендации
Для решения вашей задачи рассмотрите использование LSTM в сочетании с правильно обработанными временными рядами. Рекомендуется проводить тщательную кросс-валидацию и настройку гиперпараметров для получения наиболее точных прогнозов.
Для получения более подробной информации попробуйте ознакомиться с следующими исследованиями:
-
"Deep Learning for Time Series Forecasting: A Review", где рассматриваются различные подходы к прогнозированию временных рядов с использованием нейронных сетей.
-
"A comprehensive review on time series forecasting using deep learning", который также может дать представление о лучших методах и их применении.
Эти материалы могут дать вам лучшее представление о текущих методах и трендах в области прогнозирования временных рядов, что будет полезно для вашего проекта. Удачи в вашем исследовании и построении модели!