1) Когда делается предсказание, надо знать, на какой день. Признаки действительно будут одинаковыми. Но нужно знать горизонт прогноза. Так предсказание на следующий день сильно не будет отличатся от предыдущего дня. А если делать предсказание на 14-ый день, то интервал предсказаний сильно увеличивается, для чего и делается отдельная модель. Если брать одну модель, то нужно вставить признак "на какой день делается предсказание (lag)". Еще как вариант, можно использовать предсказанные значения для предсказание следующих, но в этом подходе есть несколько минусов: 1) Накопление ошибки (ошибки с каждым днем предсказания накапливаются и для последних значений будет очень большой диапазон предсказаний). 2) Рушится однородность (Для предсказания на завтра признаки - фактические значения, для предсказания на следующие дни теряется однородность, так как используются не фактические значения, а предсказанные. 3) Подход все-равно был опробован и давал результаты хуже, нежели описанный в статье.
2) Вы правы. Берем ответы бустинга и умножаем на медиану.
Пробовал рекурентки, пробовал конволюции, сработало хуже. NBeats или Temporal Fusion Transformer не пробовал. Спасибо за совет. Prophet тоже пробовал (и от Uber "Orbit)) сработали хуже из-за малой гибкости.
Выходной, праздничный учитывается. В добавок хорошо играют признаки, сколько дней до праздничного периода, длина праздника ближайшего (в днях) и какой сейчас день праздника по счету. Про переносы не понял). Если имеете ввиду переносы на понедельник со вторника, чтобы было 3 дня выходных, то да.
Спасибо за комментарий, рад, что было интересно) К сожалению, дальше копать времени не было.
Рад, что обзор оказался полезным. Спасибо за комментарий.
1) Когда делается предсказание, надо знать, на какой день. Признаки действительно будут одинаковыми. Но нужно знать горизонт прогноза. Так предсказание на следующий день сильно не будет отличатся от предыдущего дня. А если делать предсказание на 14-ый день, то интервал предсказаний сильно увеличивается, для чего и делается отдельная модель. Если брать одну модель, то нужно вставить признак "на какой день делается предсказание (lag)". Еще как вариант, можно использовать предсказанные значения для предсказание следующих, но в этом подходе есть несколько минусов:
1) Накопление ошибки (ошибки с каждым днем предсказания накапливаются и для последних значений будет очень большой диапазон предсказаний).
2) Рушится однородность (Для предсказания на завтра признаки - фактические значения, для предсказания на следующие дни теряется однородность, так как используются не фактические значения, а предсказанные.
3) Подход все-равно был опробован и давал результаты хуже, нежели описанный в статье.
2) Вы правы. Берем ответы бустинга и умножаем на медиану.
Пробовал рекурентки, пробовал конволюции, сработало хуже.
NBeats или Temporal Fusion Transformer не пробовал. Спасибо за совет.
Prophet тоже пробовал (и от Uber "Orbit)) сработали хуже из-за малой гибкости.
Выходной, праздничный учитывается. В добавок хорошо играют признаки, сколько дней до праздничного периода, длина праздника ближайшего (в днях) и какой сейчас день праздника по счету. Про переносы не понял). Если имеете ввиду переносы на понедельник со вторника, чтобы было 3 дня выходных, то да.
Не использовал) В основном тестировал различные признаки.