Мета прогнозуючої моделі
TS являє собою набір точок даних, зібраних через постійні проміжки часу. Вони аналізуються для визначення довгострокової тенденції, щоб передбачити майбутнє або виконати який-небудь інший вид аналізу. Є 2 речі, які відрізняють TS від звичайної проблеми регресії:
Мета моделі прогнозування часових рядів дати точний прогноз за запитом. Часовий ряд має час (t) як незалежну змінну і цільову залежну змінну. У більшості випадків прогноз — це конкретний результат, наприклад, вартість будинки при продажу, спортивний підсумок змагань, результати торгів на біржі. Прогноз являє медіану і середнє значення і включає в себе довірчий інтервал, виражає рівень довіреності в діапазоні 80-95 %. Коли вони фіксуються через регулярні проміжки часу, то процеси називаються тимчасовими рядами і виражаються двома способами:
- одновимірними з індексом часу, який створює неявний порядок;
- набір з двома вимірами: часом з незалежної змінної та іншої залежної змінної.
Створення функцій є однією з найбільш важливих і трудомістких задач в прикладному машинному навчанні. Проте при прогнозуванні часових рядів не створюються функції, принаймні, в традиційному сенсі. Це особливо вірно, коли потрібно спрогнозувати результат на кілька кроків вперед, а не тільки наступне значення.
Це не означає, що функції повністю заборонені. Просто їх слід використовувати з обережністю з наступних причин:
Однак потрібно мати на увазі, що використання прогнозованих значень в якості ознак поширить помилку на цільову змінну і призведе до помилок або дасть зміщені прогнози.
