Yandex for ML - Машинное обучение. #7 Прогнозирование временных рядов. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Прогнозирование временных рядов – это специальный случай задачи регрессии, в которой объекты выборки линейно упорядочены по времени. Обучающая выборка находится в прошлом, тестовая – в будущем. В простых задачах из области эконометрики поведение временного ряда складывается из медленно меняющегося тренда, сезонной квазипериодичности и различных календарных эффектов. В этих случаях неплохо работают адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. Они основаны на рекуррентных формулах, которые выводятся методом наименьших квадратов. Если модель временного ряда не известна, а временных рядов много, используются методы адаптивной селекции и адаптивного комбинирования моделей. Их точности вполне хватает для решения многих практических задач, а неоспоримым преимуществом является вычислительная эффективность.