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...

Это один из самых мощных моих проектов за последнее время. Кроме того, что тема временных рядов сама по себе важна в специфике работы торговой компании, ещё было интересно закрепить навыки работы с широким спектром ML инструментов, от линейной регрессии до SARIMA. Описание проекта Компания заказчика собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Требования и указания : Описание данных...