Python ile Zaman Serisi Tahmini için Özellik Seçimi

Son Güncelleme Tarihi: 28 Ağustos 2019 Zaman serisi verilerinde makine öğrenme yöntemlerinin kullanılması özellik mühendisliği gerektirir. Tek değişkenli bir zaman serisi veri kümesi yalnızca bir dizi gözlemden oluşur. Denetimli öğrenme algoritmalarını kullanmak için bunların girdi ve çıktı özelliklerine dönüştürülmesi gerekir. Sorun, bir zaman serisi problemi için tasarlayabileceğiniz özelliklerin türü ve sayısı konusunda çok az sınırlama … Devamını oku… Python ile Zaman Serisi Tahmini için Özellik Seçimi

Kendinizi Aptal Etmemek İçin Test Edilecek Basit Zaman Serisi Tahmin Modelleri

Son Güncelleme Tarihi: 28 Ağustos 2019 Bir zaman dizisi tahmin problemi üzerinde güçlü bir performans temelinin oluşturulması ve karmaşık yöntemlerin aslında olmadığında yetenekli olduğunu düşünmenize kandırmamanız önemlidir. Bu, daha sofistike modellerin yenmesi için problem üzerindeki en kötü kabul edilebilir performans hakkında fikir sahibi olmak için bir dizi standart saf veya basit, zaman serisi tahmin modelleri … Devamını oku… Kendinizi Aptal Etmemek İçin Test Edilecek Basit Zaman Serisi Tahmin Modelleri

Python'da ARIMA Parametreleri Nasıl Ayarlanır

Son Güncelleme Tarihi: 21 Ağustos 2019 Python'da Statsmodels ile bir ARIMA modeli yapılandırırken dikkate alınması gereken birçok parametre vardır. Bu öğreticide, merak edebileceğiniz birkaç anahtar parametreye (sipariş parametresi dışında) bir göz atıyoruz. Özellikle, bu eğitimi tamamladıktan sonra şunları bileceksiniz: Bir ARIMA modeli takarken alttaki matematiksel kütüphanelerden gürültülü çıktı nasıl bastırılır. ARIMA modelinizde bir trend terimini … Devamını oku… Python'da ARIMA Parametreleri Nasıl Ayarlanır

Python ile Mevsimsel Kalıcılık Tahmini

Son Güncelleme Tarihi: 28 Ağustos 2019 Kalıcılık veya saf tahminlerin zaman serisi problemleri için ilk tahmin olarak kullanılması yaygındır. Mevsimsel bir bileşene sahip zaman serisi verileri hakkında daha iyi bir ilk tahmin, bir önceki sezonda gözlemin aynısını sürdürmek. Buna mevsimsel kalıcılık denir. Bu öğreticide, Python'da zaman serisi tahmini için mevsimsel kalıcılığın nasıl uygulanacağını keşfedeceksiniz. Bu … Devamını oku… Python ile Mevsimsel Kalıcılık Tahmini

Python'da Zaman Serilerini Denetimli Öğrenme Problemine Dönüştürme

Son Güncelleme Tarihi: 21 Ağustos 2019 Derin öğrenme gibi makine öğrenme yöntemleri, zaman serisi tahmini için kullanılabilir. Makine öğrenmesi kullanılmadan önce, zaman serisi tahmin problemleri denetimli öğrenme problemleri olarak yeniden tasarlanmalıdır. Bir diziden giriş ve çıkış dizilerinin çiftlerine. Bu eğitimde, tek değişkenli ve çok değişkenli zaman serisi tahmin problemlerinin makine öğrenme algoritmaları ile kullanım için … Devamını oku… Python'da Zaman Serilerini Denetimli Öğrenme Problemine Dönüştürme

Standart Çok Değişkenli, Çok Adımlı ve Çok Alanlı Zaman Serisi Tahmin Sorunu

Gerçek dünya zaman serisi tahmini, çok sayıda giriş değişkenine sahip olma, birden çok zaman adımını tahmin etme gereksinimi ve birden çok fiziksel site için aynı türde bir tahmin gerçekleştirme gibi sorun özellikleriyle sınırlı olmayan bir dizi nedenden dolayı zordur. Bu yazıda, bu özelliklere sahip, ancak küçük ve yeterince iyi anlaşılan, ancak zorlayıcı veri kümelerinde tahmin … Devamını oku… Standart Çok Değişkenli, Çok Adımlı ve Çok Alanlı Zaman Serisi Tahmin Sorunu

11 Python'da Klasik Zaman Serisi Tahmin Yöntemleri (Cheat Sheet)

Son Güncelleme Tarihi: 24 Nisan 2020 Makine öğrenme yöntemleri zaman serileri problemlerinin sınıflandırılması ve öngörülmesi için kullanılabilir. Zaman serisi için makine öğrenme yöntemlerini keşfetmeden önce, klasik doğrusal zaman serisi tahmin yöntemlerini tükettiğinizden emin olmak iyi bir fikirdir. Klasik zaman serisi tahmin yöntemleri doğrusal ilişkilere odaklanabilir, bununla birlikte, verilerinizin uygun şekilde hazırlandığını ve yöntemin iyi yapılandırıldığını … Devamını oku… 11 Python'da Klasik Zaman Serisi Tahmin Yöntemleri (Cheat Sheet)

Python'da Zaman Serisi Tahmini için SARIMA'ya Nazik Bir Giriş

Son Güncelleme Tarihi: 21 Ağustos 2019 Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama veya ARIMA, tek değişkenli zaman serisi veri tahmini için en yaygın kullanılan tahmin yöntemlerinden biridir. Yöntem, verileri bir trendle ele alabilse de, mevsimsel bir bileşene sahip zaman serilerini desteklemez. Serinin mevsimsel bileşeninin doğrudan modellenmesini destekleyen ARIMA'nın bir uzantısına SARIMA denir. Bu eğitimde, trendler ve mevsimsellik … Devamını oku… Python'da Zaman Serisi Tahmini için SARIMA'ya Nazik Bir Giriş

Python'da Zaman Serisi Tahmini için Üstel Düzgünleştirmeye Nazik Giriş

Son Güncelleme Tarihi: 12 Nisan 2020 Üstel düzeltme, sistematik bir trend veya mevsimsel bileşen içeren verileri desteklemek için genişletilebilen tek değişkenli veriler için bir zaman serisi tahmin yöntemidir. Popüler Box-Jenkins ARIMA yöntem ailesine alternatif olarak kullanılabilecek güçlü bir tahmin yöntemidir. Bu öğreticide, tek değişkenli zaman serisi tahmini için üstel yumuşatma yöntemini keşfedeceksiniz. Bu öğreticiyi tamamladıktan … Devamını oku… Python'da Zaman Serisi Tahmini için Üstel Düzgünleştirmeye Nazik Giriş

Python'da Zaman Serisi Tahmini için ARCH ve GARCH ile Volatilite Modellemesi

Son Güncelleme Tarihi: 21 Ağustos 2019 Zaman içinde varyans veya oynaklıktaki bir değişiklik, zaman serilerini ARIMA gibi klasik yöntemlerle modellerken sorunlara neden olabilir. ARCH veya Otoregresif Koşullu Değişen Varyanssallık yöntemi, zamana bağlı olan ve değişkenliği artırmak veya azaltmak gibi bir zaman serisindeki varyans değişikliğini modellemek için bir yol sağlar. GARCH veya Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen … Devamını oku… Python'da Zaman Serisi Tahmini için ARCH ve GARCH ile Volatilite Modellemesi