Конформные предсказания в прогнозировании временных рядов

Прогнозирование временных рядов с использованием конформных предсказаний

Исследуйте понятие конформных прогнозов в прикладной области прогнозирования временных рядов и реализуйте его на Python

Фото от Keith Markilie на Unsplash

Рассмотрим задачу прогнозирования объемов звонков в контакт-центре. Прогнозы играют первостепенную роль, так как они информируют распределение бюджета и планирование рабочей силы (если предполагается увеличение звонков, то должно быть больше сотрудников, готовых ответить).

Так что мы строим модель прогнозирования и сообщаем, что на следующей неделе центр получит 2451 звонок.

Конечно, с любым прогнозом на будущее приходит некоторая ошибка и неопределенность. Но как мы можем ее количественно определить?

Логичным ответом является использование интервалов прогнозирования. Таким образом, мы можем сообщить диапазон возможных будущих значений с определенным уровнем уверенности.

Хотя есть множество методов для расчета интервалов прогнозирования, они не применимы к всем моделям и часто основываются на определенном распределении.

Это связано с двумя основными проблемами. Во-первых, предположение о распределении может не справиться в определенных сценариях. Во-вторых, мы можем быть ограничены в выборе методов моделирования.

Например, нет прямых способов измерения интервалов прогнозирования для нейронных сетей, но эти модели могут генерировать более точные прогнозы.

Именно здесь нам помогают конформные прогнозы. Они представляют собой метод количественной оценки неопределенности в прогнозах, который не зависит от модели и распределения.

В этой статье мы сначала исследуем общую идею конформных прогнозов и откроем метод EnbPI для прогнозирования временных рядов. Наконец, мы применим его в небольшом упражнении по прогнозированию.

Узнайте новейшие техники анализа временных рядов с моей бесплатной шпаргалке по временным рядам на Python! Получите реализацию статистических и глубоких методов обучения, все на Python и TensorFlow!

Поехали!

Быстрый обзор конформных прогнозов