Один из основных препятствий для достижения высокой точности прогнозов – это работа с данными, имеющими несколько сезонных паттернов. Это означает наличие в данных изменений ежедневно, еженедельно, ежемесячно или ежегодно, что затрудняет точное предсказание будущих тенденций.
Некоторые инструменты и библиотеки уже доступны для решения этой проблемы. Они работают путем анализа данных, определения паттернов и использования их для прогнозирования. Хотя эти решения были полезны, зачастую требуется улучшить их работу при работе с комплексной сезонностью или когда точность является ключевой. Для более эффективного преодоления этих сложностей и для предоставления более надежных прогнозов требуется более продвинутый инструмент.
MFLES – это библиотека на Python, созданная для повышения точности прогнозирования в условиях множественной сезонности. Эта библиотека предлагает новый подход, распознавая множество сезонных паттернов в данных и декомпозируя эти паттерны для более глубокого понимания базовых тенденций. Это позволяет делать более тонкие и точные прогнозы.
Особенности данной библиотеки:
- Поддерживает множественную сезонность, что позволяет обрабатывать данные с сложными паттернами.
- Использует интервалы доверительного прогноза для предоставления диапазона вероятных результатов вместо единичного прогноза, обеспечивая более надежную оценку будущих сценариев.
- Включает функцию декомпозиции сезонности, раскладывающую данные на составные части, что упрощает анализ и прогнозирование.
- Оптимизирует параметры, позволяя пользователям более точно настраивать свои прогнозы.
Эти возможности продемонстрированы в бенчмарках, где библиотека тестировалась на сравнение с другими известными моделями и показала превосходные результаты, особенно в сценариях с множественной сезонностью.
В заключение, прогнозирование в условиях множественной сезонности давно было значительным вызовом в области науки о данных. В то время как существующие решения обеспечивали определенную точность, введение этой новой библиотеки на Python является значительным прорывом. Благодаря ее способности поддерживать множественную сезонность, предоставлять интервалы доверительного прогноза, декомпозировать сезонность и оптимизировать параметры, она представляет собой более сложный и надежный инструмент для прогнозирования. Ее демонстрированное превосходство над существующими моделями в бенчмарках предполагает, что она может изменить правила игры для профессионалов и энтузиастов в области прогнозирования, предлагая более тонкий и точный способ предсказания будущего.
Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com.
Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал.
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от itinai.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте itinai.ru.
