Teil 1: Nutzen Sie lineare Regression und Entscheidungsbäume, um Zeitreihenlücken zu imputieren.
Fehlende Daten in der Zeitreihenanalyse – kommt Ihnen bekannt vor?
Kommt Ihnen das Fehlen von Daten in Ihren Datensätzen aufgrund fehlerhafter Sensoren, Übertragung oder jeglicher Artwork von Wartung nur allzu bekannt vor?
Nun, fehlende Werte entgleisen Ihrer Prognose und verfälschen Ihre Analyse.
Wie kann man sie additionally beheben?
Traditionelle Methoden magazine wie die Lösungsvorwärtsfüllung oder Interpolation erscheinen – aber ist das intestine genug??
Was passiert, wenn Ihre Daten komplexe Muster, nichtlineare Developments oder hohe Variabilität aufweisen? Einfache Techniken würden versagen und zu instabilen Ergebnissen führen.
Was wäre, wenn es klügere Wege gäbe, dieser Herausforderung zu begegnen?
Maschinelles Lernen bewirkt genau das: Von der Regressionsanalyse über Okay-Nearest Neighbors bis hin zu neuronalen Netzen, die nichts anderes voraussetzen, als sich anzupassen und die Lücken präzise zu füllen.
Neugierig? Schauen wir uns genauer an, wie diese fortschrittlichen Methoden Ihre Zeitreihenanalyse verändern werden.
Die Imputation fehlender Daten erfolgt anhand eines Datensatzes, den Sie ganz einfach selbst erstellen können …