Ի՞նչ առանձնահատկություններ կան ժամանակային շարքերի մոդելների տվյալների հավաքածուի կառուցման և վավերացման համար։

Ժամանակային շարքերի մոդելների համար տվյալների հավաքածուներ և վավերացումներ ստեղծելիս կարևոր է հաշվի առնել տվյալների ժամանակային կախվածությունը և խուսափել ապագայի տեղեկությունների արտահոսքից դեպի անցյալ:

Հիմնական առանձնահատկություններ՝

1. Տեղաշարժ պատուհան (Sliding window) — հաջորդական ժամանակային միջակայքերից ուսուցման օրինակների ձևավորում, որտեղ մուտքը նախորդ արժեքներն են, իսկ ելքը՝ հաջորդ քայլը:

2. Տվյալների բաժանում ժամանակով — տվյալները խիստ բաժանվում են ուսուցման, վավերացման և փորձարկման մասերի, որպեսզի մոդելը չտեսնի ապագա տվյալները ուսուցման ժամանակ:

3. Վավերացում՝ հաշվի առնելով ժամանակային հաջորդականությունը:

   • Օգտագործել մեթոդներ, ինչպիսիք են TimeSeriesSplit, որոնք ստեղծում են հաջորդական բաժանումներ՝ հաշվի առնելով տվյալների կարգը:
   • Խուսափել պատահական խառնելուց (shuffle), քանի որ դա խախտում է ժամանակային կառուցվածքը:

4. Տարրական և միտումների մշակումը — տվյալների առանձնահատկություններ ստեղծելիս հաշվի առնվում են ժամանակային հատկանիշները (շաբաթվա օր, ժամ, տոներ):

5. Հակասականությունների և բացթողումների մշակումը — ճիշտ նախապատրաստումը կարևոր է, քանի որ ժամանակային շարքերը զգայուն են այդպիսի խեղաթյուրումներին:

Օրինակ՝ տվյալների բաժանում:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

data = pd.read_csv('timeseries.csv', parse_dates=['date'])
data = data.sort_values('date')

# Բաժանում ուսուցման և փորձարկման համար ըստ ամսաթվի
train = data[data['date'] < '2023-01-01']
test = data[data['date'] >= '2023-01-01']

# TimeSeriesSplit՝ խաչվերահավաքի համար
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
for train_index, val_index in tscv.split(train):
    train_fold = train.iloc[train_index]
    val_fold = train.iloc[val_index]
    # մոդելի ուսուցում և վավերացում

Հիմնական բանն է պահպանել ժամանակային հերթականությունը և խուսափել ապագայի տեղեկությունների արտահոսքից անցյալ։