tgoop.com/ds_interview_lib/470
Last Update:
Можете ли вы объяснить модель ARIMA?
Модель ARIMA используется для прогнозирования временных рядов. Она сочетает три ключевых компонента: авторегрессию (AR), интегрирование (I) и скользящую среднюю (MA).
▪️Авторегрессия
Компонент авторегрессии улавливает взаимосвязь между текущим наблюдением во временном ряду и определённым числом предыдущих наблюдений. Предполагается, что текущее значение линейно зависит от своих прошлых значений.
▪️Интегрирование
Интегрирование используется для превращения временного ряда в стационарный, устраняя тренды или сезонность.
▪️Скользящая средняя
Компонент скользящей средней учитывает зависимость между текущим наблюдением и ошибками предсказаний, сделанных на основе предыдущих наблюдений.
Сочетая эти три компонента, модель ARIMA может улавливать различные зависимости. Стоит отметить, что существуют вариации модели ARIMA, такие как SARIMA (Seasonal ARIMA), которая включает дополнительные сезонные компоненты.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/470