Раскрытие возможностей прогнозирования временных рядов: пошаговое руководство с примерами кода на Python

Прогнозирование временных рядов — это процесс использования модели для прогнозирования будущих значений временного ряда на основе его прошлых значений.

Данные временных рядов используются в самых разных областях, таких как финансы, экономика и метеорология, и способность прогнозировать будущие значения может быть невероятно ценной.

В этом сообщении блога мы рассмотрим основы прогнозирования временных рядов и то, как его можно реализовать в Python с использованием некоторых из наиболее распространенных библиотек.

Прежде чем мы углубимся в детали прогнозирования временных рядов в Python, давайте сначала определим некоторые термины, которые будут использоваться в этом посте.

Временная последовательность

Временной ряд — это ряд точек данных, проиндексированных (или перечисленных, или нарисованных на графике) во временном порядке. Чаще всего временной ряд представляет собой последовательность, полученную в последовательных равноотстоящих точках времени. Например, дневная цена закрытия акции будет временным рядом.

Компоненты временного ряда

Временной ряд можно разложить на три компонента: тренд, сезонность и шум.

• Тенденция: базовая закономерность в данных с течением времени. Тренд может быть восходящим, нисходящим или плоским.
• Сезонность: регулярные модели, которые повторяются во времени, например ежемесячные или годовые модели.
• Шум: случайные колебания данных, которые нельзя объяснить тенденцией или сезонностью.

Прогнозирование временных рядов

Прогнозирование временных рядов — это процесс использования модели для прогнозирования будущих значений временного ряда на основе его прошлых значений. Цель прогнозирования временных рядов состоит в том, чтобы сделать точные прогнозы о будущем, чтобы мы могли предпринять соответствующие ответные действия.

Типы моделей прогнозирования временных рядов

Существует несколько типов моделей прогнозирования временных рядов, каждая из которых имеет свои сильные стороны и ограничения. К наиболее распространенным типам моделей относятся:

• Авторегрессионные (AR) модели: эти модели предполагают, что будущее значение временного ряда является линейной функцией его прошлых значений.
• Модели скользящего среднего (MA): в этих моделях предполагается, что будущее значение временного ряда является линейной функцией члена ошибки (т. е. разницы между фактическим значением и прогнозируемым значением).
• Модели авторегрессионного скользящего среднего (ARMA): эти модели сочетают в себе модели авторегрессии и скользящего среднего и используются, когда тренд и сезонность временного ряда являются линейными.
• Модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA): эти модели используются, когда тренд и сезонность временного ряда не являются линейными.
• Сезонная декомпозиция: это метод разделения тренда, сезонности и шумовых компонентов временного ряда.

Теперь, когда у нас есть общее представление о прогнозировании временных рядов, давайте посмотрим, как его можно реализовать в Python.

Прогнозирование временных рядов в Python

Существует несколько библиотек Python, которые можно использовать для прогнозирования временных рядов, включая pandas, statsmodels и fbprophet. В этом разделе мы рассмотрим, как использовать каждую из этих библиотек для прогнозирования временных рядов.

Панды

Pandas — популярная библиотека Python для обработки и анализа данных. Он предоставляет широкий спектр инструментов для работы с данными временных рядов, включая функции повторной выборки, расчеты скользящего окна и сдвиг времени.

Чтобы начать работу с pandas, вам сначала нужно установить его с помощью pip:

pip install pandas

и начните работать с данными временных рядов.

Вот пример того, как использовать pandas для прогнозирования будущих значений временного ряда:

import pandas as pd 
from statsmodels.tsa.arima_model 
import ARIMA 

# Load the time series data 
data = pd.read_csv(“time_series_data.csv”) 

# Fit the ARIMA model 
model = ARIMA(data[“values”], order=(1, 0, 0)) 
model_fit = model.fit() 

# Forecast the next 10 time steps 
forecast = model_fit.forecast(steps=10)[0] print(forecast)

В этом примере мы используем класс ExponentialSmoothing из statsmodels, чтобы подогнать модель к нашим данным временного ряда. Класс ExponentialSmoothing имеет несколько необязательных аргументов, которые можно использовать для настройки модели, таких как тренд, сезонность, демпфирование и т. д.

Как только модель подходит, мы используем метод forecast() для прогнозирования следующих 10 временных шагов. Результатом является массив прогнозируемых значений.

Фейсбук пророк

Prophet — популярная библиотека с открытым исходным кодом для прогнозирования временных рядов, разработанная Facebook. Он предназначен для анализа данных временных рядов с несколькими сезонами и особенно хорошо подходит для данных бизнес-временных рядов.

Вот пример того, как использовать Prophet для прогнозирования будущих значений временного ряда:

from fbprophet import Prophet 

# Load the time series data 
data = pd.read_csv(“time_series_data.csv”) 
data = data.rename(columns={‘timestamp’: ‘ds’, ‘value’: ‘y’}) 

# Fit the Prophet model 
model = Prophet()
model.fit(data)

print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']])

В этом примере мы используем Prophetclass, чтобы подогнать модель к нашим данным временных рядов, которые должны быть отформатированы с двумя столбцами: dsкак дата и yкак значение.

Затем мы создаем новый фрейм данных для хранения будущих прогнозов и используем метод make_future_dataframe() для создания прогнозов.

Метод make_future_dataframe() использует несколько периодов для прогнозирования будущего.

Затем мы используем метод predict() для модели _20 для прогнозирования будущих значений временного ряда, и он возвращает несколько столбцов, включая дату, yhatпрогнозируемое значение, yhat_lowerнижнюю границу прогноза и yhat_upperверхнюю границу прогноза.

Выводы

В этом сообщении блога я объяснил основы прогнозирования временных рядов и привел примеры того, как его можно реализовать в Python с использованием некоторых из наиболее распространенных библиотек: pandas, statsmodel и Prophet.

Эти библиотеки предоставляют широкий спектр инструментов для работы с данными временных рядов и реализации моделей прогнозирования и могут быть очень мощными при правильном использовании.

Важно отметить, что прогнозирование временных рядов является сложной задачей, и не существует единой модели, которую можно использовать во всех случаях, выбор модели сильно зависит от характера и характеристик временного ряда.

Также важно оценивать прогнозируемые результаты и проверять модели на основе различных показателей оценки.

Я надеюсь, что эта запись в блоге была полезна для обзора прогнозирования временных рядов и того, как его можно реализовать в Python. Если у вас есть дополнительные вопросы или комментарии, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать!