Las series de tiempo son datos observados a lo largo del tiempo (ya sea en tiempo continuo o en períodos de tiempo discretos).
El problema con el que estoy lidiando es predecir valores de series de tiempo. Estoy viendo una serie de tiempo a la vez y, por ejemplo, en base al 15% de los datos de entrada, me gustaría predecir sus valores futuros. Hasta ahora me he encontrado con dos modelos: LSTM (memoria a corto plazo; una...
¿Cuáles son las mejores prácticas comunes para manejar los datos de tiempo para la aplicación de aprendizaje automático? Por ejemplo, si en el conjunto de datos hay una columna con marca de tiempo del evento, como "2014-05-05", ¿cómo puede extraer características útiles de esta columna si las...
He estado leyendo un poco sobre LSTM y su uso para series de tiempo y ha sido interesante pero difícil al mismo tiempo. Una cosa que he tenido dificultades para comprender es el enfoque para agregar características adicionales a lo que ya es una lista de características de series temporales....
Fondo Estoy trabajando en un conjunto de datos de series temporales de lecturas de medidores de energía. La longitud de la serie varía según el metro: para algunos tengo varios años, otros solo unos pocos meses, etc. Muchos muestran una estacionalidad significativa y, a menudo, varias capas,...
En este enlace sobre Estacionalidad y diferenciación , se ha mencionado que los modelos como ARIMA requieren una serie temporal estacionaria para el pronóstico, ya que sus propiedades estadísticas como la media, la varianza, la autocorrelación, etc.son constantes en el tiempo. Dado que los RNN...
Si tengo una tienda minorista y tengo una manera de medir cuántas personas ingresan a mi tienda cada minuto y marcan la hora de esos datos, ¿cómo puedo predecir el tráfico peatonal futuro? He examinado los algoritmos de aprendizaje automático, pero no estoy seguro de cuál usar. En mis datos de...
¿Existe un paquete completo de código abierto (preferiblemente en python o R) que pueda usarse para la detección de anomalías en series de tiempo? Hay un paquete SVM de una clase en scikit-learn, pero no es para datos de series temporales. Estoy buscando paquetes más sofisticados que, por ejemplo,...
¿Qué biblioteca estable de Python puedo usar para implementar modelos ocultos de Markov? Necesito que esté razonablemente bien documentado, porque nunca antes había usado este modelo. Alternativamente, ¿existe un enfoque más directo para realizar un análisis de series de tiempo en un conjunto de...
Estoy tratando de crear una red neuronal utilizando series de tiempo como entrada, para entrenarla según el tipo de cada serie. Leí que usando RNNs puedes dividir la entrada en lotes y usar cada punto de la serie de tiempo en neuronas individuales y eventualmente entrenar la red. Sin embargo, lo...
¿Existe algún método para calcular el intervalo de predicción (distribución de probabilidad) alrededor de un pronóstico de serie temporal de una red neuronal LSTM (u otra red recurrente)? Digamos, por ejemplo, que pronostico 10 muestras en el futuro (t + 1 a t + 10), con base en las últimas 10...
Tengo documentos de texto que contienen principalmente listas de artículos. Cada elemento es un grupo de varios tokens de diferentes tipos: nombre, apellido, fecha de nacimiento, número de teléfono, ciudad, ocupación, etc. Un token es un grupo de palabras. Los artículos pueden estar en varias...
Tengo un marco de datos que, entre otras cosas, contiene una columna de la cantidad de milisegundos pasados desde 1970-1-1. Necesito convertir esta columna de ints en datos de fecha y hora, por lo que finalmente puedo convertirla en una columna de datos de fecha y hora agregando la serie de...
Necesito ayuda sobre cuál debería ser mi próximo paso en un algoritmo que estoy diseñando. Debido a los NDA, no puedo revelar mucho, pero intentaré ser genérico y comprensible. Básicamente, después de varios pasos en los algoritmos, tengo esto: Para cada cliente que tengo y los eventos que...
¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time...
Estoy buscando una biblioteca / herramienta para visualizar cómo cambia la red social cuando se le agregan nuevos nodos / bordes. Una de las soluciones existentes es SoNIA: Social Network Image Animator . Te permite hacer películas como esta . La documentación de SoNIA dice que está rota en este...
Tengo una variable continua, muestreada durante un período de un año a intervalos irregulares. Algunos días tienen más de una observación por hora, mientras que otros períodos no tienen nada durante días. Esto hace que sea particularmente difícil detectar patrones en las series de tiempo, porque...
Google Trends devuelve datos semanales, así que tengo que encontrar una manera de combinarlos con mis datos diarios / mensuales. Lo que he hecho hasta ahora es dividir cada serie en datos diarios, por ejemplo: desde: 2013-03-03 - 2013-03-09 37 a: 2013-03-03 37 2013-03-04 37 2013-03-05 37...
Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...
A menudo estoy construyendo un modelo (clasificación o regresión) donde tengo algunas variables predictoras que son secuencias y he estado tratando de encontrar recomendaciones técnicas para resumirlas de la mejor manera posible para su inclusión como predictores en el modelo. Como ejemplo...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la...