Прогнозирование временны х рядов с использованием библиотек Stats models и XGB

1.

Прогнозирование
в ременны х рядов с
испол ь зованием библ иотек
S tats models и XGB oos t:
срав нение подходов к
моделированию в ременны х
данны х .
В этой презентации мы рассмотрим различные подходы к моделированию
временных данных и сравним две популярные библиотеки: Statsmodels и XGBoost.
Узнаем о преимуществах и недостатках каждого подхода и проанализируем
точность их прогнозирования.

2.

Сравнение подходов к
моделированию временных
данных
Statsmodels
XGBoost
Статистический подход с обширными
Машинное обучение с
возможностями для анализа и
использованием градиентного
моделирования временных рядов.
бустинга, обладает высокой
скоростью и хорошей точностью
прогнозирования.

3.

Прогнозирование
временны х рядов
Прогнозирование временных рядов является важным инструментом
в анализе данных. Оно позволяет предсказать будущие значения на
основе прошлых наблюдений и использовать эту информацию для
принятия решений и планирования.

4.

Библиотеки Statsmodels и
XGBoost
Statsmodels
XGBoost
S tatsmodels - мощная библиотека на языке
XGBoost - популярная библиотека
Python, предназначенная для
машинного обучения, основанная на
статистического моделирования,
градиентном бустинге и применимая для
временных рядов и других задач анализа
различных задач, включая прогнозирование
данных.
временных рядов.

5.

Модел ирование в ременны х
данны х с испол ь зованием
библ иотеки S tats models
1
Предобработка данны х
Анализ, очистка и
Вы бор модел и
2
преобразование временных
рядов перед моделированием.
Выбор подходящей модели из
широкого спектра доступных в
Statsmodels: SARIMA, ARIMA, VAR
и т.д.
3
Обучение модел и
Подгонка модели к историческим
данным и настройка параметров
для достижения наилучшей
точности прогнозирования.

6.

Пример

7.

Моделирование временных
данных с использованием
библиотеки XGBoost
1
Подготовка данных
Преобразование временных рядов в тренировочные и тестовые данные,
включая выбор переменных и масштабирование.
2
Тренировка модели
Обучение модели градиентного бустинга с использованием настройки
гиперпараметров и кросс-валидации.
3
Прогнозирование и оценка
Прогнозирование будущих значений временных рядов и оценка точности
модели.

8.

Пример

9.

Преимущества и недостатки
моделирования с
использованием Statsmodels
1
Преимущества
2
Недостатки
Статистический подход
Может быть сложно обработать
обеспечивает качественные
большие объемы данных и
выводы и интерпретацию
требует глубокого понимания
результатов моделирования.
статистических концепций.

10.

Преимущества и недостатки
модел ирования с испол ь зованием
XGB oos t
1
Преимущества
2
Недостатки
Высокая скорость работы и отличная
Требуется больше вычислительных
точность прогнозирования даже для
ресурсов и тщательной настройки
сложных временных рядов.
гиперпараметров модели.

11.

Сравнительный анализ
точности
прогнозирования двух
подходов
Проведем сравнительный анализ точности прогнозирования
временных рядов с использованием Statsmodels и XGBoost, оценим их
позицию на рынке и применимость к конкретным задачам
прогнозирования.

12.

Закл ючение
В данной презентации мы изучили различные подходы к
моделированию временных рядов с использованием библиотек
S tatsmodels и XGBoost. Узнали об их преимуществах и недостатках, а
также провели сравнительный анализ их точности. Выбор подхода
зависит от специфики задачи и предпочтений исследователя.