Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что бы вы стали делать с пропусками во временных рядах?

На выбор метода заполнения пропусков будет влиять такая характеристика ряда, как стационарность. Соответственно, это первое, что мы должны определить.

В целом, подходов к заполнению пропусков несколько:

▪️Заполнение средним и медианой.
Это простые методы, которые позволяют быстро и эффективно заполнить пропуски, но могут внести искажения, особенно если ряд имеет тренд или сезонность.

▪️Заполнение предыдущим и последующим значениями.
Метод last observation carried forward (LOCF) заполняет пропуски предыдущими значениями, а метод next observation carried backward (NOCB) — последующими.

▪️ Заполнение скользящим средним и медианой.
В этом методе используются несколько предыдущих и последующих значений для вычисления среднего или медианы. Это позволяет сгладить данные и уменьшить влияние случайных выбросов.

▪️Интерполяция.
Этот метод подходит для рядов с трендом. Существует несколько способов интерполяции:
- Линейная, когда строится прямая линия между двумя соседними точками.
- Полиномиальная, когда используется полином для прохождения через все известные точки.
- Сплайн, когда применяется кусочно-заданная функция из нескольких полиномов.

▪️Заполнение с сезонной корректировкой.
Этот метод используется для нестационарных рядов. Временной ряд разлагается на компоненты, интерполяция применяется к тренду и случайным колебаниям, после чего добавляется сезонность.

#машинное_обучение

👍6⚡2

www.tg-me.com/tw/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/448

1.46K viewsJun 25, 2024 at 13:01

Что бы вы стали делать с пропусками во временных рядах?

На выбор метода заполнения пропусков будет влиять такая характеристика ряда, как стационарность. Соответственно, это первое, что мы должны определить.

В целом, подходов к заполнению пропусков несколько:

▪️Заполнение средним и медианой.
Это простые методы, которые позволяют быстро и эффективно заполнить пропуски, но могут внести искажения, особенно если ряд имеет тренд или сезонность.

▪️Заполнение предыдущим и последующим значениями.
Метод last observation carried forward (LOCF) заполняет пропуски предыдущими значениями, а метод next observation carried backward (NOCB) — последующими.

▪️ Заполнение скользящим средним и медианой.
В этом методе используются несколько предыдущих и последующих значений для вычисления среднего или медианы. Это позволяет сгладить данные и уменьшить влияние случайных выбросов.

▪️Интерполяция.
Этот метод подходит для рядов с трендом. Существует несколько способов интерполяции:
- Линейная, когда строится прямая линия между двумя соседними точками.
- Полиномиальная, когда используется полином для прохождения через все известные точки.
- Сплайн, когда применяется кусочно-заданная функция из нескольких полиномов.

▪️Заполнение с сезонной корректировкой.
Этот метод используется для нестационарных рядов. Временной ряд разлагается на компоненты, интерполяция применяется к тренду и случайным колебаниям, после чего добавляется сезонность.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований