Види часових рядів і застосування

Machine Learning для часових рядів у Python

Chris Holdgraf

Fellow, Berkeley Institute for Data Science

Часові ряди

Machine Learning для часових рядів у Python

Часові ряди

Machine Learning для часових рядів у Python

Що робить ряд часовим?

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

Timepoint Timepoint Timepoint Timepoint Timepoint Timepoint
2:00 2:01 2:02 2:03 2:04 2:05

Timepoint Timepoint Timepoint Timepoint Timepoint Timepoint
Jan Feb March April May Jun

Timepoint Timepoint Timepoint Timepoint Timepoint Timepoint
1e-9 2e-9 3e-9 4e-9 5e-9 6e-9

Machine Learning для часових рядів у Python

Зчитування часового ряду в 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 для часових рядів у Python

Побудова графіка часового ряду в 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")
Machine Learning для часових рядів у Python

Графік часового ряду

Machine Learning для часових рядів у Python

Навіщо машинне навчання?

Можемо працювати з дуже великими й дуже складними даними

Machine Learning для часових рядів у Python

Навіщо машинне навчання?

Можемо:

  • Прогнозувати майбутнє
  • Автоматизувати цей процес

Machine Learning для часових рядів у Python

Навіщо поєднувати їх?

Machine Learning для часових рядів у Python

Конвеєр машинного навчання

  • Виділення ознак
  • Навчання моделі
  • Прогноз і валідація
Machine Learning для часових рядів у Python

Давайте потренуємось!

Machine Learning для часових рядів у Python

Preparing Video For Download...