time-series

Вопрос или проблема Предположим, я владею магазином, который продает разнообразные яблоки, и у меня есть следующие данные за каждый месяц. Дата отчета Тип яблок (ТА) Количество в наличии (QA) Количество проданных за последние 30 дней (QS30) Количество

Вопрос или проблема Мне сложно понять, как я могу подготовить свой набор данных для обучения LSTM. Ниже приведен скриншот подмножества моего набора данных. Существует несколько других признаков, не включенных в этот скриншот. Последний столбец –

Вопрос или проблема Привет, у меня есть временной ряд, который выглядит следующим образом: Дата Значение1 2021/08/01 2 и Дата Значение1 2020/08/01 4 и Дата Значение1 2019/08/01 6 Я хочу сначала сравнить данные за 2021 год с данными за 2020 год, а затем

Вопрос или проблема Я потратил несколько дней на это и начинаю думать, что мне не хватает очевидного решения, так как это не кажется очень редкой проблемой. Как пример набора данных: у меня есть 100 измерений, каждое из которых имеет различную постоянную

Вопрос или проблема Я хочу построить [вероятностную] модель, которая стремится вывести истинное значение неизвестной категориальной переменной, $y \in \{1,2,…, K\}$. У нас есть набор данных $(X,y): \mathbb{R}^d\rightarrow \{1,2,…

Вопрос или проблема Мои данные включают разные длины временных рядов (в зависимости от количества экзаменов, которые прошел каждый пациент), а также интервал между экзаменами различается. Как я могу использовать LSTM на таких данных?

Вопрос или проблема У меня есть набор данных розничного магазина, и я интересуюсь проведением кластеризации временных рядов на этих данных. Какие идеи вы находите интересными для этой цели? На данный момент у меня есть: Какие тренды продаж существуют во времени?

Вопрос или проблема Мне интересно, пробовал ли кто-нибудь использовать LightGBM для оценки альфа и бета параметров модели линейной регрессии. Я изучаю это, потому что ищу интерпретируемую модель. Прямая регрессия lgbm была бы более черным ящиком, чем мне хотелось бы.

Вопрос или проблема Цель: Предсказать желтые точки (желтые события появляются с разной частотой). Но мне сложно найти хорошую модель для этого случая. Большинство алгоритмов временных рядов работают с данными, имеющими одинаковую частоту (например, ежедневно/каждые 10 секунд).

Вопрос или проблема Предположим, у меня есть набор данных с информацией о ценах на один и тот же рейс за прошлый год. Таким образом, для рейса, вылетающего в день D, у меня есть доступная цена от D-130 до D (день вылета). Затем то же самое для рейсов

Вопрос или проблема Я пытаюсь построить многовариантную линейную регрессию, и основная цель заключается в том, чтобы понять, как различные характеристики влияют на отклик, изучая коэффициенты и их доверительные интервалы. По этой причине я выбрал многовариантную

Вопрос или проблема Предположим, у меня есть следующий набор данных: станция | дата | мин_темп | признак2 | признак3 | снег | 1 | 01-11-11 | 1 | 5 | 22 | true | 1 | 02-11-11 | 1 | 5 | 22 | true | 2 | 01-11-11 | 1 | 5 | 22 […]

Вопрос или проблема У меня есть несколько временных рядов данных о фондовом рынке с основными показателями. Я хотел бы построить модель, которая выбирает акции для покупки и удержания. Я понимаю, что для выполнения этой задачи у меня есть два варианта

Вопрос или проблема У меня есть большой набор данных о действиях, выполняемых несколькими сотрудниками на фабрике в течение длительного времени – с 01/01/2017 до настоящего времени. Действия, выполняемые различными сотрудниками, фиксируются в каждый

Вопрос или проблема Я работаю над задачей прогнозирования фондового рынка на основе LSTM и пытаюсь найти способ выбора входных переменных. При расчете корреляции между переменными (например, цена закрытия акций Tesla против цены закрытия акций Microsoft)

Вопрос или проблема У меня есть только 1 месяц исторических данных по счетам, могу ли я предсказать следующие 12 месяцев данных с хорошей точностью, если да, то какую модель мне следует использовать для предсказания? Спасибо. Поскольку анализ счетов относится

Вопрос или проблема Я обычно определяю, является ли модель аддитивной, глядя на временной график или используя разложение STL — это довольно очевидно. Но мои друзья настаивают на том, чтобы использовать RMSE аддитивного и мультипликативного методов Холта-Уинтерса

Вопрос или проблема У меня есть DataFrame с несколькими идентификаторами, у каждого из которых есть свои временные ряды. Здесь я приведу только простой пример. Я хотел бы сгруппировать их на 2 класса (в реальных данных 10 классов).

Вопрос или проблема Мне часто ставят задачу прогнозирования ежемесячных доходов розничных торговых точек. Предположим, у меня есть обучающая выборка из N торговых точек, каждая из которых связана с рядом исторических ежемесячных доходов (целевое значение)

Вопрос или проблема У меня есть массив данных “SerTime”, который представляет собой последовательное время в днях, начиная с начала серии (2016-2018). Я не уверен, является ли это серийным временем или нет. Я хочу агрегировать данные, связанные