Введение в анализ временных рядов. Модель ARIMA // Занятие курса «Machine Learning. Professional»

На занятии вы узнаете об особенностях построения прогнозов временных рядов. Чем они отличаются от классических моделей машинного обучения. Как подходить к моделированию временных рядов, как их разбить на тренировочную и тестовую части и проводить кросс-валидацию. Разберемся как можно разложить временной ряд на основные компоненты: тренд, сезонность и шум и научимся строить простую авторегрессионную модель ARIMA/SARIMA для этого разложения. В заключении разберем метрики качества, специфичные для моделей временных рядов и оценим нашу модель. «Machine Learning. Professional» -
Преподаватель: Игорь Стурейко - Teamlead, главный инженер Ссылка на материалы:
Пройдите опрос по итогам мероприятия -
Следите за новостями проекта: Telegram:
ВКонтакте:
LinkedIn:
Хабр:

Смотрите также