Se abordan los pasos cruciales del preprocesamiento de datos de series temporales para un proyecto de pronóstico. El preprocesamiento garantiza que los datos estén limpios, bien estructurados y listos para el entrenamiento del modelo. Los temas incluyen escalado de características, división de entrenamiento y prueba y creación de secuencias, todos esenciales para una preparación de datos efectiva.

• Escalado de características: el escalado de características es importante para asegurar que todas las variables de entrada estén en una escala similar. Esto ayuda a que modelos como LSTM y ARIMA converjan más rápido y mejoren su rendimiento. Las técnicas comunes para el escalado de características incluyen escalado min-max y estandarización (normalización z-score). El escalado ayuda al modelo a centrarse en las relaciones dentro de los datos en lugar de verse influenciado por características con rangos mayores;

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_train_data = scaler.fit_transform(train_data_raw)
scaled_test_data = scaler.transform(test_data_raw)

• División de entrenamiento y prueba: dividir el conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento y prueba es esencial para evaluar el rendimiento del modelo. Normalmente, un conjunto de datos de series temporales se divide de forma cronológica, utilizando la parte inicial de los datos para entrenamiento y la parte final para prueba. Esto asegura que el modelo se evalúe con datos que no ha visto antes y simula escenarios reales de pronóstico. Una proporción común es 80% para entrenamiento y 20% para prueba, aunque esto puede variar según el tamaño y las características de los datos;

train_split_ratio = 0.8
train_size = int(len(price_data) * train_split_ratio)
train_data_raw = price_data[:train_size]
test_data_raw = price_data[train_size:]

• Creación de secuencias: en el pronóstico de series temporales, especialmente al usar modelos como LSTM, los datos deben transformarse a un formato secuencial. El paso de creación de secuencias implica estructurar los datos en pares de entrada-salida donde cada entrada corresponde a una secuencia de observaciones pasadas y la salida es el valor predicho para el siguiente paso temporal. Esto es crucial para que los modelos aprendan de pasos anteriores y realicen predicciones precisas para pasos futuros.

def create_sequences(data, seq_length):
xs = []
ys = []
      for i in range(len(data) - seq_length):
x = data[i:(i + seq_length)]
y = data[i + seq_length]
xs.append(x)
ys.append(y)
# Ensure numpy arrays are returned, helps with tensor conversion later
return np.array(xs), np.array(ys)

En resumen, el preprocesamiento es un paso fundamental en el pronóstico de series temporales. Al escalar las características, dividir los datos para entrenamiento y prueba, y crear secuencias para la entrada del modelo, se garantiza que los datos estén bien preparados para un pronóstico preciso y eficiente.