Aikasarjadatan Esikäsittely
Tässä käsitellään aikasarjadatan esikäsittelyn keskeiset vaiheet ennustusprojektia varten. Esikäsittely varmistaa, että data on puhdasta, hyvin jäsenneltyä ja valmis mallin koulutukseen. Käsiteltäviä aiheita ovat piirteiden skaalaus, opetus- ja testijoukon jako sekä sekvenssien luonti, jotka kaikki ovat olennaisia tehokkaassa datan valmistelussa.
- Piirteiden skaalaus: piirteiden skaalaus on tärkeää, jotta kaikki syötepiirteet ovat samalla mittakaavalla. Tämä auttaa malleja kuten LSTM ja ARIMA konvergoitumaan nopeammin ja parantaa niiden suorituskykyä. Yleisiä piirteiden skaalaustekniikoita ovat min-max-skaalaus ja standardointi (z-score-normalisointi). Skaalaus auttaa mallia keskittymään datan sisäisiin suhteisiin sen sijaan, että se painottuisi suurempien arvojen piirteisiin;
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_train_data = scaler.fit_transform(train_data_raw)
scaled_test_data = scaler.transform(test_data_raw)
- Opetus- ja testijoukon jako: datan jakaminen opetus- ja testijoukkoihin on olennaista mallin suorituskyvyn arvioimiseksi. Tyypillisesti aikasarjadata jaetaan kronologisesti, jolloin datan alkuosa käytetään opetukseen ja loppuosa testaukseen. Tämä varmistaa, että mallia arvioidaan datalla, jota se ei ole nähnyt aiemmin, ja jäljitellään todellisia ennustustilanteita. Yleinen suhde on 80 % opetukseen ja 20 % testaukseen, mutta tämä voi vaihdella datan koon ja ominaisuuksien mukaan;
train_split_ratio = 0.8
train_size = int(len(price_data) * train_split_ratio)
train_data_raw = price_data[:train_size]
test_data_raw = price_data[train_size:]
- Sekvenssien luonti: aikasarjaennustamisessa, erityisesti LSTM-malleilla, data täytyy muuntaa sekvenssimuotoon. Sekvenssien luonti tarkoittaa datan muotoilemista syöte-tulos -pareiksi, joissa kukin syöte vastaa aiempien havaintojen sekvenssiä ja tulos on seuraavan ajanhetken ennustettu arvo. Tämä on ratkaisevaa, jotta mallit voivat oppia aiemmista ajanhetkistä ja tehdä tarkkoja ennusteita tulevaisuuteen.
def create_sequences(data, seq_length):
xs = []
ys = []
for i in range(len(data) - seq_length):
x = data[i:(i + seq_length)]
y = data[i + seq_length]
xs.append(x)
ys.append(y)
# Ensure numpy arrays are returned, helps with tensor conversion later
return np.array(xs), np.array(ys)
Yhteenvetona, esikäsittely on olennainen vaihe aikasarjaennustamisessa. Skaalaamalla piirteet, jakamalla data opetus- ja testijoukkoihin sekä luomalla sekvenssit mallin syötteeksi varmistetaan, että data on hyvin valmisteltu tarkkaa ja tehokasta ennustamista varten.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Can you explain more about how to choose the best sequence length for time series forecasting?
What are some common pitfalls to avoid during time series data preprocessing?
Can you provide tips for handling missing values in time series data?
Awesome!
Completion rate improved to 4.55Aikasarjadatan Esikäsittely
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Tässä käsitellään aikasarjadatan esikäsittelyn keskeiset vaiheet ennustusprojektia varten. Esikäsittely varmistaa, että data on puhdasta, hyvin jäsenneltyä ja valmis mallin koulutukseen. Käsiteltäviä aiheita ovat piirteiden skaalaus, opetus- ja testijoukon jako sekä sekvenssien luonti, jotka kaikki ovat olennaisia tehokkaassa datan valmistelussa.
- Piirteiden skaalaus: piirteiden skaalaus on tärkeää, jotta kaikki syötepiirteet ovat samalla mittakaavalla. Tämä auttaa malleja kuten LSTM ja ARIMA konvergoitumaan nopeammin ja parantaa niiden suorituskykyä. Yleisiä piirteiden skaalaustekniikoita ovat min-max-skaalaus ja standardointi (z-score-normalisointi). Skaalaus auttaa mallia keskittymään datan sisäisiin suhteisiin sen sijaan, että se painottuisi suurempien arvojen piirteisiin;
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_train_data = scaler.fit_transform(train_data_raw)
scaled_test_data = scaler.transform(test_data_raw)
- Opetus- ja testijoukon jako: datan jakaminen opetus- ja testijoukkoihin on olennaista mallin suorituskyvyn arvioimiseksi. Tyypillisesti aikasarjadata jaetaan kronologisesti, jolloin datan alkuosa käytetään opetukseen ja loppuosa testaukseen. Tämä varmistaa, että mallia arvioidaan datalla, jota se ei ole nähnyt aiemmin, ja jäljitellään todellisia ennustustilanteita. Yleinen suhde on 80 % opetukseen ja 20 % testaukseen, mutta tämä voi vaihdella datan koon ja ominaisuuksien mukaan;
train_split_ratio = 0.8
train_size = int(len(price_data) * train_split_ratio)
train_data_raw = price_data[:train_size]
test_data_raw = price_data[train_size:]
- Sekvenssien luonti: aikasarjaennustamisessa, erityisesti LSTM-malleilla, data täytyy muuntaa sekvenssimuotoon. Sekvenssien luonti tarkoittaa datan muotoilemista syöte-tulos -pareiksi, joissa kukin syöte vastaa aiempien havaintojen sekvenssiä ja tulos on seuraavan ajanhetken ennustettu arvo. Tämä on ratkaisevaa, jotta mallit voivat oppia aiemmista ajanhetkistä ja tehdä tarkkoja ennusteita tulevaisuuteen.
def create_sequences(data, seq_length):
xs = []
ys = []
for i in range(len(data) - seq_length):
x = data[i:(i + seq_length)]
y = data[i + seq_length]
xs.append(x)
ys.append(y)
# Ensure numpy arrays are returned, helps with tensor conversion later
return np.array(xs), np.array(ys)
Yhteenvetona, esikäsittely on olennainen vaihe aikasarjaennustamisessa. Skaalaamalla piirteet, jakamalla data opetus- ja testijoukkoihin sekä luomalla sekvenssit mallin syötteeksi varmistetaan, että data on hyvin valmisteltu tarkkaa ja tehokasta ennustamista varten.
Kiitos palautteestasi!
