Size: a a a

Python для анализа данных

2020 November 18

IK

Igor Kucherevsky in Python для анализа данных
Попробуй prophet
источник

R

Ruslan in Python для анализа данных
Mikhail
ты бы еще Хольта-Винсента попросил без погружения в математику рассказать)
Если читать внимательно, то можно заметить слово «жёсткого». Любую модель из ML можно рассказать по простецки без глубокой математики.
источник

M

Mikhail in Python для анализа данных
Ruslan
Если читать внимательно, то можно заметить слово «жёсткого». Любую модель из ML можно рассказать по простецки без глубокой математики.
сорри, "жесткого" не заметил или не сакцентировал внимания
источник

R

Ruslan in Python для анализа данных
Igor Kucherevsky
Попробуй prophet
Про prophet слышал, но не очень понимаю как потом обосновать недопрогноз или перепрогноз.
источник

R

Ruslan in Python для анализа данных
Igor Kucherevsky
А почему нужна именно ARIMA?
Насколько знаю самая лучшая для прогнозирования временных рядов. Особенно если это продуктовые продажи, т.е. данные которые имеют от неделя к недели определённые закономерности
источник

ВК

Владимир Калинин... in Python для анализа данных
Arima конечно сильней prophet
источник

ВК

Владимир Калинин... in Python для анализа данных
тут бесспорно
источник

ВК

Владимир Калинин... in Python для анализа данных
про arima на питоне есть на хабре
источник

IK

Igor Kucherevsky in Python для анализа данных
Владимир Калинин
Arima конечно сильней prophet
Это не так вообще-то
источник

ВК

Владимир Калинин... in Python для анализа данных
так так, по m4 все классические алгоритмы сравнивали.
источник

ВК

Владимир Калинин... in Python для анализа данных
там много рядов. очень
источник

ВК

Владимир Калинин... in Python для анализа данных
не один конкретный, где prophet лучше
источник

IK

Igor Kucherevsky in Python для анализа данных
Согласен, нужно исходить из данных
источник

IK

Igor Kucherevsky in Python для анализа данных
источник

ВК

Владимир Калинин... in Python для анализа данных
prophet это инструмент чтоб побырому прогноз получить, но не супер качества. а ариму надо настраивать
источник

IK

Igor Kucherevsky in Python для анализа данных
Здесь говорят, что на длительных периодах лучше prophet
источник

ВК

Владимир Калинин... in Python для анализа данных
тоже думаю, что линейная модель более устойчива к ошибке на лонг
источник

ВК

Владимир Калинин... in Python для анализа данных
простая линейная по сравнению с авторегрессионной
источник

СИ

Сергей Ильин... in Python для анализа данных
Владимир Калинин
prophet это инструмент чтоб побырому прогноз получить, но не супер качества. а ариму надо настраивать
+
источник

R

Ruslan in Python для анализа данных
Владимир Калинин
prophet это инструмент чтоб побырому прогноз получить, но не супер качества. а ариму надо настраивать
Вот да. Поэтому уточняю есть ли какой нить гайд из категории для простых смертных или быстрых рецептов как настроить и получить прогноз
источник