Анализ временных рядов - + конспект от YandexGPT

Анализ временных рядов - конспект от YandexGPT 00:02 Классификация временных рядов • Видео обсуждает два подхода к классификации временных рядов: на основе данных и на основе признаков. • Признаки - это регулярные характеристики временного ряда, которые могут быть статистическими, временными, спектральными или временными частотными. 06:01 Примеры признаков • Примеры признаков включают пики, минимумы, медианы, средние значения и другие статистические характеристики. • Признаки могут быть выделены в едином пространстве или для нескольких рядов, а также могут быть использованы как экзогенные факторы. 10:02 Пространство признаков • Существует множество стандартных пространств признаков, включая историческое, быстрое и другие. • Признаки могут быть использованы для классификации временных рядов, но их точность зависит от их соответствия временной метке и точности предсказания. 21:27 Выделение признаков и классификация временных рядов • Видео обсуждает подходы к выделению признаков и классификации временных рядов. • Упоминается, что признаки могут содержать не всю информацию и не всегда возможно сформулировать правильные признаки. • Опыт следователя важен для решения задачи, так как он может использовать стандартные инструменты для анализа остатков и визуального анализа. 35:36 Ансамбли алгоритмов и признаки • Обсуждается использование ансамблей алгоритмов для решения сложных задач. • Упоминается, что в некоторых случаях можно комбинировать разные подходы, такие как использование признаков, полученных из преобразования Фреша, и использование алгоритмов, таких как Time Series Force и Random Forest. • Также упоминается подход, который комбинирует все эти вещи, используя корреляторы для сведения задачи к одной из этих подходов. 39:56 Временные ряды и классификация • Видео обсуждает различные подходы к классификации временных рядов, включая использование случайных корреляторов и алгоритмов на основе описания временного ряда. • Упоминается семейство алгоритмов “Арсенал“, которые используют ансамбли классификаторов для повышения точности. 49:25 Реализация алгоритмов классификации • Видео демонстрирует реализацию алгоритмов классификации временных рядов в фреймворке, который используется для предсказания и классификации временных рядов. • Обсуждаются различные подходы к классификации, включая использование экзогенных факторов для улучшения предсказания. 55:45 Эксперименты с классификаторами • Видео проводит эксперименты с различными классификаторами, включая алгоритм “расстояние ДТВ“ и его модификацию “расстояние разностей“. • Обсуждается важность правильного определения задачи классификации временных рядов и использования различных подходов для разных задач. 01:01:52 Временные ряды и их классификация • В видео обсуждается классификация временных рядов, где автор объясняет, что задача может быть отнесена к одному из подходов: именной схожести или временной схожести. • Он также упоминает, что задача может быть классифицирована как “именная схожесть“ или “временная схожесть“, но не может быть отнесена к обоим подходам одновременно. 01:07:25 Расчленение временного ряда • Автор объясняет, что для алгоритма, который называется “именная схожесть“, он использует грубое расчленение временного ряда по времени и частоте. • Он также обсуждает, что точность классификации может быть улучшена, если использовать специальные методы, такие как “Лес временных рядов Райс“ и “Rocket“. 01:19:23 Примеры использования временных рядов • Автор предлагает использовать временные ряды для анализа продаж товаров или других данных, если это необходимо. • Он также предлагает использовать временные ряды для классификации факторов, которые могут влиять на продажи, и посмотреть, как это может повысить точность предсказаний. • В заключение, автор подчеркивает, что временные ряды могут быть использованы для анализа различных данных, и что важно понимать, как они работают, прежде чем использовать их для решения задач.