В сфере моделирования временных рядов ARIMA-модели сейчас являются самыми популярными. Однако, поскольку для очень многих компаний приоритетной является работа с данными, обладающими временной структурой, в мире активно появляются все новые методы и модели. Одна из таких – модель Orbit, разработанная в компании Uber. Модель относится к моделям экспоненциального сглаживания и выпущена в виде Python-библиотеки для открытого использования...

Для проверки качества модели прогнозирования временных рядов используется MAE. Спрогнозировать временные ряды без обучения можно двумя способами: Обучим модель с горизонтом прогнозирования в один день. Такие модели пригодятся в автоматизации принятия технических решений. Задача 1. Оцените модель первым способом — прогнозом константой. Дневной объём электропотребления предскажите медианой, сохраните значения в переменной pred_median и найдите для этого прогноза значение MAE. import pandas as pd import numpy as np from sklearn...