Курс делался под задачу, где чтобы не грузить пользователей проще было через кастомные функции. Сами функции доступны по ссылке в файле f2forecast.py и взглянуть на них или перенести в блокнот не сложно (надеюсь).
На самом деле, нет лучшего способа. Исходят из того, что корректировка лучше - чем оставить выброс. Далее эксперт смотрит, каким способом восстановить правдоподобность ряда. На его экспертный взгляд. Можно и смоделировать через тренд+сезонность.
Здравствуйте, спасибо, что подметили. Изначально передавал число периодов в функцию, но после автоматизировал определение количества периодов в году (кварталы, месяцы, недели), а параметр забыл убрать.
Добрый день, при выстроении графика выдает ошибку OSError: 'seaborn-whitegrid' is not a valid package style, path of style file, URL of style file, or library style name (library styles are listed in `style.available`) Не могли б вы подсказать как ее пофиксить?
Не сталкивался с ошибкой, но попробуйте задать стиль вручную. import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set_style("whitegrid", { "axes.facecolor": "white", "grid.color": "lightgray", "grid.linestyle": "-" })
Николай, к сожалению, не могу ничего сказать по Вашему комментарию. Так как не понимаю, какую операцию проделывали, есть ли аномалии в ряду и тд. По сути править аномалии надо самостоятельно. Детекторы только указывают на них.
@@aikula999 Андрей, спасибо за ответ. Я с помощью детекторов как ролике выявил аномалии. На вашей практике, чем аномалии во временных рядах лучше заменять?
@@Николай-ф7н7у тут нет какого то лучшего рецепта. Где то банально сглаживание через скользящую среднюю, где то экспертная оценка, где то моделирование или данные прошлых аналогичных/ близких периодов
Андрей, вот такую ошибку выдает. AttributeError Traceback (most recent call last) in ----> 1 anomalies = threshold_ad.fit_detect(df) AttributeError: 'ThresholdAD' object has no attribute 'fit_detect' Подскажите пожалуйста как исправить
@@ЮлияГраница-н3р посмотрел и обновил файл на гитхабе. Есть изменения в отрисовке графика. А по этой проблеме fit_detection надо просто заменить на detect. В базовом блокноте все поправил. Поправлю чуть позже и все остальные
![“อาร์ต พศุตม์” เกือบเอี่ยวทุกคดีดัง เอ๊ะไว้ก่อน ไม่มีอะไรได้มาง่ายๆ | แฉ 16 ต.ค. 67 [2/3] | GMM25](http://i.ytimg.com/vi/0Gx-0-kUBv8/mqdefault.jpg)
Андрей, спасибо большое! Все очень понятно для людей, которые не являются профессионалами, но нуждаются в таких инструментах
Благодарю!
Куча кастомных ф-ций (или импортированных вне показанного кода) не входящих в импортированные библиотеки. Зачем так делать?
Курс делался под задачу, где чтобы не грузить пользователей проще было через кастомные функции. Сами функции доступны по ссылке в файле f2forecast.py и взглянуть на них или перенести в блокнот не сложно (надеюсь).
Андрей, подскажите, как лучше чинить единичные выбросы в середине ряда. Есть ли смысл заменять их на сумму тренда и сезонности?
На самом деле, нет лучшего способа. Исходят из того, что корректировка лучше - чем оставить выброс. Далее эксперт смотрит, каким способом восстановить правдоподобность ряда. На его экспертный взгляд. Можно и смоделировать через тренд+сезонность.
Здравствуйте, в файле функция sesonal не использует параметр s , который у вас 12, что она делает?
Здравствуйте, спасибо, что подметили. Изначально передавал число периодов в функцию, но после автоматизировал определение количества периодов в году (кварталы, месяцы, недели), а параметр забыл убрать.
@@aikula999 понял, спасибо
Добрый день, при выстроении графика выдает ошибку
OSError: 'seaborn-whitegrid' is not a valid package style, path of style file, URL of style file, or library style name (library styles are listed in `style.available`)
Не могли б вы подсказать как ее пофиксить?
Не сталкивался с ошибкой, но попробуйте задать стиль вручную.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_style("whitegrid", {
"axes.facecolor": "white",
"grid.color": "lightgray",
"grid.linestyle": "-"
})
@@aikula999 Большое спасибо за ответ. Не помогло(
Поменял стиль на стандартный, работает.
Немного не понял.. Сравнил ряд в начале и в конце, он не изменился, почему?
Николай, к сожалению, не могу ничего сказать по Вашему комментарию. Так как не понимаю, какую операцию проделывали, есть ли аномалии в ряду и тд. По сути править аномалии надо самостоятельно. Детекторы только указывают на них.
@@aikula999 Андрей, спасибо за ответ. Я с помощью детекторов как ролике выявил аномалии. На вашей практике, чем аномалии во временных рядах лучше заменять?
@@Николай-ф7н7у тут нет какого то лучшего рецепта. Где то банально сглаживание через скользящую среднюю, где то экспертная оценка, где то моделирование или данные прошлых аналогичных/ близких периодов
@@aikula999 Спасибо!
Единственное теперь freq меняем на period в seasonal_decompose иначе оно ругается
Андрей, вот такую ошибку выдает. AttributeError Traceback (most recent call last)
in
----> 1 anomalies = threshold_ad.fit_detect(df)
AttributeError: 'ThresholdAD' object has no attribute 'fit_detect'
Подскажите пожалуйста как исправить
Дмитрий, у Вас более свежая версия библиотеки, чем та, на которой я делал курс. Надо посмотреть документацию. Сейчас с телефона, быстро не полскажу
@@aikula999 Понятно, Андрей! Спасибо!
@@aikula999 Андрей, а Вы не посмотрели как можно на более свежей версии библиотек аномалии определить в ряду
@@ЮлияГраница-н3р посмотрел и обновил файл на гитхабе. Есть изменения в отрисовке графика. А по этой проблеме fit_detection надо просто заменить на detect. В базовом блокноте все поправил. Поправлю чуть позже и все остальные
@@Dmitrykholodov поправил базовй блокнот и посмотрите комментарий выше.