Прогнозирование потребления для нескольких продуктов в нескольких регионах

Вопрос или проблема

Я наткнулся на очень интересную задачу прогнозирования временных рядов в реальном мире.

Можете ли вы помочь мне понять правильный путь для решения следующей задачи временного ряда:

Пример входных данных:
введите описание изображения здесь

Мы хотим предсказать потребление продукта в каждом месте по типам на следующие 6 месяцев.

например

Я пытался сделать это, построив простую модель ARIMA, чтобы получить месячные значения, а затем умножив их на факторы, рассчитанные для потребления по продукту, типу и т.д.

Но можно ли решить эту задачу с помощью какой-либо другой техники временных рядов? Можем ли мы использовать SARIMAX? Если да, то как мы можем работать с экзогенными регрессорами как категориальными переменными?

Несколько наблюдений в данных:

  1. Чай, который страна могла потреблять в 2017 году, теперь был заменен на Tea2 (чай типа 2) в последующие годы, так как временные ряды поддерживают непрерывность данных.

Любые подсказки и решения будут высоко оценены.

Модели

  • Xgboost можно использовать для временных рядов. Вот учебник на Kaggle.

  • Если глубокое обучение является вариантом (набор данных
    содержит как минимум несколько тысяч образцов), вы можете попробовать RNN
    (рекуррентную нейронную сеть) с ячейками LSTM или GRU.

Признаки
Вы можете преобразовать категориальные переменные в индикаторные переменные с помощью функции get_dummies в pandas.

Ответ или решение

Прогнозирование потребления для нескольких продуктов в различных регионах

В данной задаче необходимо решить проблему прогнозирования времени, чтобы предсказать потребление различных продуктов в разных регионах на ближайшие 6 месяцев. Наличие сложной многомерной структуры данных требует применения современных методов анализа временных рядов. В этом ответе мы рассмотрим подходы, которые помогут вам в этой задаче.

1. Понимание данных

Перед тем как непосредственно переходить к моделированию, важно тщательно проанализировать предоставленные данные. Мы должны понимать следующие аспекты:

  • Структура данных: Нужно установить, как данные организованы, включая временные метки, продукты, категории и регионы.
  • Сезонные колебания и тренды: Необходимо определить, присутствуют ли сезонные колебания в потреблении продуктов и как они могут меняться со временем.

2. Выбор модели

Вы уже пробовали использовать модель ARIMA. Однако существует множество других методов, которые могут оказаться более эффективными в данном контексте.

  • SARIMAX: Эта модель учитывает как сезонные, так и не сезонные компоненты временных рядов. Она также поддерживает экзогенные регрессоры, что может быть полезно для учета влияния других факторов на прогнозируемые переменные.
Работа с категориальными переменными:

Для работы с категориальными переменными в SARIMAX можно использовать метод one-hot encoding. Библиотека Pandas предлагает встроенный метод get_dummies, который позволяет легко преобразовать категориальные переменные в индикаторные переменные.

import pandas as pd

# Пример использования get_dummies
data = pd.get_dummies(data, columns=['Category', 'Region'])

3. Альтернативные подходы

  • XGBoost: Этот метод на основе градиентного бустинга может быть применен для прогнозирования временных рядов. Обратите внимание на настройки модели для работы с временными рядами, такие как создание временных лагов в качестве признаков.

  • Глубокое обучение: Если размер вашего набора данных достаточно велик (несколько тысяч образцов), можно рассмотреть использование рекуррентных нейронных сетей (RNN) с ячейками LSTM или GRU. Эти модели эффективно справляются с временными зависимостями в данных.

4. Обработка пропусков и замен

В вашем примере было отмечено, что некоторые типы чай заменяются. Для поддержания непрерывности временного ряда важно корректно учитывать такие изменения. Один из подходов — использовать «категориальные изменения» в вашей модели. Например, выделить может быть полезным создать переменные, показывающие, является ли данный продукт старым или новым, и вместе с тем учитывать изменение потребления на уровне региона.

5. Оценка модели

После выбора и обучения модели необходимо провести оценку её качества. Для этого можно использовать кросс-валидацию, а также метрики, такие как MAE, RMSE или MAPE, для оценки точности предсказаний. Разбейте ваши данные на тренировочный и валидационный наборы, чтобы убедиться, что ваша модель обобщается на ранее невиданные данные.

Заключение

Не существует универсального решения для прогнозирования временных рядов. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки. Однако, применяя вышеупомянутые подходы — SARIMAX, XGBoost, RNN и глубокие нейронные сети, а также правильно обрабатывая данные, вы сможете добиваться более точных прогностических значений потребления для различных продуктов в разных регионах. Работая с вашими данными и проводя эксперименты с различными моделями, вы станете ближе к созданию надежного прогностического инструмента.

Оцените материал
Добавить комментарий

Капча загружается...