Types de séries temporelles et applications

Machine Learning for Time Series Data in Python

Chris Holdgraf

Fellow, Berkeley Institute for Data Science

Séries temporelles

Machine Learning for Time Series Data in Python

Séries temporelles

Machine Learning for Time Series Data in Python

Qu'est-ce qui fait une série temporelle ?

Datapoint Datapoint Datapoint Datapoint Datapoint Datapoint
1 34 12 54 76 40

Point temporel Point temporel Point temporel Point temporel Point temporel Point temporel
2:00 2:01 2:02 2:03 2:04 2:05

Point temporel Point temporel Point temporel Point temporel Point temporel Point temporel
Jan Feb March April May Jun

Point temporel Point temporel Point temporel Point temporel Point temporel Point temporel
1e-9 2e-9 3e-9 4e-9 5e-9 6e-9

Machine Learning for Time Series Data in Python

Lire une série temporelle avec pandas

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')
data.head()

          date symbol       close       volume
0   2010-01-04   AAPL  214.009998  123432400.0
46  2010-01-05   AAPL  214.379993  150476200.0
92  2010-01-06   AAPL  210.969995  138040000.0
138 2010-01-07   AAPL  210.580000  119282800.0
184 2010-01-08   AAPL  211.980005  111902700.0
Machine Learning for Time Series Data in Python

Tracer une série temporelle pandas

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
data.plot('date', 'close', ax=ax)
ax.set(title="AAPL daily closing price")
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Un graphique de série temporelle

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Pourquoi le Machine Learning ?

Nous pouvons traiter des données très volumineuses et très complexes

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Pourquoi le Machine Learning ?

Nous pouvons…

  • Prédire l'avenir
  • Automatiser ce processus

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Pourquoi combiner ces deux éléments ?

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Un pipeline de Machine Learning

  • Extraction de caractéristiques
  • Ajustement du modèle
  • Prédiction et validation
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Passons à la pratique !

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