test_data = TimeSeriesDataFrame.from_data_frame( test, id_column="item_id", timestamp_column="start" ) multiple_timeseries_path = "multiple-timeseries" model_path_fast = "tourism-quarterly-fast" path = os.path.join(multiple_timeseries_path, model_path_fast) predictor = TimeSeriesPredictor...
data 民间 scientist126 人赞同了该文章 1.数据简介 这个比赛是用大约14万5千个维基网页从2015年7月到2017年9月的访问量预测接下来的62天的访问量,其最大特点是用的实时数据,后面62天的结果比赛截止提交的时候谁也不知道,是后面出题方去维基爬的,不存在测榜或利用穿越数据的可能。 由于这个比赛最后获胜方案是基...
https://www.kaggle.com/bhavinmoriya/conv1d-wavenet-forecast-stock-price towardsdatascience.com/: transformer 时序预测数据 https://towardsdatascience.com/how-to-use-transformer-networks-to-build-a-forecasting-model-297f9270e630 Ker...
https://dataxujing.github.io/seq2seqlearn/chapter3/ machinelearningmastery.com: LSTM 实践 https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-pyth Conv1d-WaveNet-Forecast Stock price: wavenet 模型...
Tutorial: Time Series Analysis and Forecasting Time Series Cross Validation Correct time-aware cross-validation scheme Nested cross validation for model selection Cross validation on time series data Train/Test Split and Cross Validation – A Python Tutorial...
这次比赛在测试提交环节官仅给了1个 time_id 的 dummy data,这对于测试阶段的 debug 是非常不利的,因为这样将很难测试提交代码的内存使用情况、提交时间,以及提交阶段可能产生的错误。 原文链接:Big difference between local submission time estimate and actual API submission 原文链接:[updated 20241025] Simulator...
First, we create a time dummy withrange, and then use it as feature and pass toLinearRegressionmodule. Note that the feature must be a data frame, not a series. So usedf[['time']]instead ofdf.time. 1.4 Fit a lag feature to Store Sales ...
突然有数据点远远离开整体数据位置data point far away from entirety of data contextual outlier: 上下文异常的前提是上下文是同样的context,通常我们指的都只是time-series也就是周期性的context 针对对象也是几个数据点 collective outlier: 集合型异常,是指多个数据集合并后,某一部分数据出现上下文异常/global outlier...
原文链接:Jane Street Real-Time Market Data Forecasting | Kaggle 训练代码:github.com/evgeniavolko 推理代码:kaggle.com/code/eivolko I. 交叉验证 我采用了两折的时间序列交叉验证。验证集规模设定为 200 天,与公榜的测试数据集的设定一致。它与公榜(LB)的分数相关性很好。此外,第一折的模型在最后 200 天...
原文链接:https://towardsdatascience.com/top-4-time-series-feature-engineering-lessons-from-kaggle-ca2d4c9cbbe7 介绍 在Kaggle上,每个人都知道要赢得竞争,你需要在特征设计上胜过其他人。 关键是特征工程,这与创造力、经验和领域知识有关。 随着时间成分的增加,特征工程在时间序列预测挑战中变得更加重要。7月...