데이터 과학 time-series

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내가 다루고있는 문제는 시계열 값을 예측하는 것입니다. 한 번에 하나의 시계열을보고 있으며 입력 데이터의 15 %를 기준으로 미래 값을 예측하고 싶습니다. 지금까지 나는 두 가지 모델을 보았습니다. LSTM (장기 단기 기억, 반복 신경망의 클래스) 아리마 나는 둘 다 시도하고 그들에 대한 기사를 읽었습니다. 이제 두 가지를 비교하는 방법에 대해 더 …

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기계 학습-날짜 / 시간 데이터를 통한 엔지니어링 기능

머신 러닝 응용 프로그램의 시간 데이터를 처리하는 일반적인 / 모범 사례는 무엇입니까? 예를 들어 데이터 세트에 "2014-05-05"와 같이 이벤트 타임 스탬프가있는 열이있는 경우이 열에서 유용한 기능을 추출하는 방법은 무엇입니까? 미리 감사드립니다!

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시계열 모델 LSTM에 기능 추가

LSTM과 시계열에 대한 사용법에 대해 조금 읽었으며 흥미롭지 만 동시에 어려웠습니다. 내가 이해하는 데 어려움을 겪었던 한 가지는 이미 시계열 기능 목록에 추가 기능을 추가하는 방법입니다. 다음과 같이 데이터 세트가 있다고 가정하십시오. t-3, t-2, t-1, 출력 이제 출력에 영향을주는 기능이 있지만 반드시 시계열 기능은 아니라는 사실을 알고 날씨 외부의 날씨를 …

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계절성 또는 기타 패턴의 변화를 나타내는 시계열을 처리하는 방법은 무엇입니까?

배경 에너지 미터 판독 값의 시계열 데이터 세트를 작업 중입니다. 시리즈의 길이는 미터에 따라 다릅니다. 일부는 몇 년 동안, 다른 일부는 몇 개월에 불과합니다. 많은 사람들이 일, 주 또는 연도 내에 상당한 계절 성과 종종 여러 레이어를 표시합니다. 내가 작업 한 것 중 하나는 이러한 시계열의 클러스터링입니다. 저의 작업은 현재 …

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LSTM을 사용한 시계열 예측 : 시계열을 고정시키는 중요성

정지성과 차분 성에 관한 이 링크에서 ARIMA와 같은 모델은 평균, 분산, 자기 상관 등과 같은 통계적 속성이 시간에 따라 일정하므로 예측을 위해 정지 된 시계열을 필요로한다고 언급되었습니다. RNN은 비선형 관계를 학습 할 수있는 능력이 더 우수하기 때문에 ( 여기서 : 시계열 예측을위한 반복적 인 신경망의 약속 ) 데이터가 클 때 …

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이전 시계열 데이터를 기반으로 트래픽을 예측하려면 어떻게해야합니까?

소매점을 가지고 있고 1 분마다 얼마나 많은 사람들이 매장에 들어 왔는지 측정하고 그 데이터를 타임 스탬프하는 경우 미래의 발 트래픽을 어떻게 예측할 수 있습니까? 머신 러닝 알고리즘을 살펴 봤지만 어느 알고리즘을 사용해야할지 잘 모르겠습니다. 내 테스트 데이터에서 KNN과 같이 시도한 다른 것들과 비교할 때 해마다 매년 추세가 더 정확합니다 (현명한 …

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시계열의 이상 탐지를위한 좋은 패키지 찾기

시계열의 이상 탐지에 사용할 수있는 포괄적 인 오픈 소스 패키지 (Python 또는 R)가 있습니까? scikit-learn에는 하나의 클래스 SVM 패키지가 있지만 시계열 데이터는 아닙니다. 예를 들어 이상 감지를 위해 베이지안 네트워크를 사용하는보다 정교한 패키지를 찾고 있습니다.

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히든 마르코프 모델을 구현하는 파이썬 라이브러리

히든 마르코프 모델을 구현하기 위해 어떤 안정적인 파이썬 라이브러리를 사용할 수 있습니까? 이전에이 모델을 실제로 사용한 적이 없기 때문에 합리적으로 잘 문서화해야합니다. 또는 HMM을 사용하여 데이터 세트에서 시계열 분석을 수행하는보다 직접적인 접근 방법이 있습니까?

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다중 시계열을 사용하는 RNN

각 시리즈의 유형에 따라 훈련하기 위해 시계열을 입력으로 사용하여 신경망을 만들려고합니다. RNN을 사용하면 입력을 배치로 나누고 시계열의 모든 지점을 개별 뉴런으로 사용하여 결국 네트워크를 훈련시킬 수 있다는 것을 읽었습니다. 그래도 내가하려고하는 것은 다중 시계열을 입력으로 사용하는 것입니다. 예를 들어 두 개의 센서에서 입력을받을 수 있습니다. (그래서 두 시계열), 나는 최종 …

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LSTM 시계열 예측 주위의 예측 구간

LSTM (또는 다른 반복적) 신경망으로부터 시계열 예측에 대한 예측 간격 (확률 분포)을 계산하는 방법이 있습니까? 예를 들어, 마지막 10 개의 관측 된 샘플 (t-9 ~ t)을 기반으로 미래에 10 개의 샘플 (t + 1 ~ t + 10)을 예측한다고 가정하면, t + 1에서의 예측은 더 많을 것으로 예상됩니다 t + …

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int의 pandas 열을 타임 스탬프 데이터 유형으로 변환

1970-1-1 년 이후로 전달 된 밀리 초 수의 열을 포함하는 데이터 프레임이 있습니다. 이 int 열을 타임 스탬프 데이터로 변환해야하므로 1970-1-1의 날짜 / 시간 값으로 구성된 시리즈에 타임 스탬프 열 시리즈를 추가하여 궁극적으로 날짜 / 시간 데이터 열로 변환 할 수 있습니다. 일련의 문자열 을 날짜 시간 데이터 (pandas.to_datetime) 로 …

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퍼지 토큰 시퀀스에서 문법 인식

주로 항목 목록이 포함 된 텍스트 문서가 있습니다. 각 항목은 이름, 성, 생년월일, 전화 번호, 도시, 직업 등 여러 유형의 여러 토큰 그룹입니다. 토큰은 단어 그룹입니다. 항목은 여러 줄에있을 수 있습니다. 문서의 항목은 거의 동일한 토큰 구문을 갖지만 반드시 반드시 동일 할 필요는 없습니다. 그것들은 아이템들 사이뿐만 아니라 아이템들 사이에 …

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2 가지 기능과 일련의 이벤트를 기반으로 고객 분류

내가 설계하고있는 알고리즘에서 다음 단계가 무엇인지에 대한 도움이 필요합니다. NDA로 인해 많은 것을 공개 할 수는 없지만 일반적이고 이해할 수 있도록 노력할 것입니다. 기본적으로 알고리즘의 여러 단계 후에 다음과 같은 결과가 있습니다. 내가 보유한 각 고객과 한 달 동안 수행하는 이벤트에 대해 첫 번째 단계에서 이벤트를 여러 범주로 클러스터링했습니다 (각 …

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불균일 간격 시계열 모델링

불규칙한 간격으로 1 년 동안 샘플링 된 연속 변수가 있습니다. 어떤 날에는 시간당 하나 이상의 관측치가 있지만 다른 기간에는 며칠 동안 아무것도 없습니다. 따라서 몇 달 (예 : 10 월)은 샘플링이 많고 다른 달은 샘플링되지 않기 때문에 시계열에서 패턴을 감지하기가 특히 어렵습니다. 내 질문은이 시계열을 모델링하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? …

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소셜 네트워크의 성장을 애니메이션으로 만드는 방법은 무엇입니까?

새로운 노드 / 에지가 추가 될 때 소셜 네트워크가 어떻게 변하는 지 시각화 할 라이브러리 / 도구를 찾고 있습니다. 기존 솔루션 중 하나는 SoNIA : Social Network Image Animator 입니다. 그것은 당신이 좋아하는 영화를 만들어 보자 이 하나 . SoNIA의 문서에 따르면 현재는 고장 났으며 그 외에도 JavaScript 기반 솔루션을 …

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