Введение в анализ временных рядов. Модель ARIMA // Занятие курса Machine Learning. Professional

На занятии вы узнаете об особенностях построения прогнозов временных рядов. Чем они отличаются от классических моделей машинного обучения. Как подходить к моделированию временных рядов, как их разбить на тренировочную и тестовую части и проводить кросс-валидацию. Разберемся как можно разложить временной ряд на основные компоненты: тренд, сезонность и шум и научимся строить простую авторегрессионную модель ARIMA/SARIMA для этого разложения. В заключении разберем метрики качества, специфичные для моделей временных рядов и оценим нашу модель. «Machine Learning. Professional» - Преподаватель: Игорь Стурейко - Teamlead, главный инженер Ссылка на материалы: Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: