De avgjørende stegene i forbehandling av tidsseriedata for et prognoseprosjekt dekkes. Forbehandling sikrer at dataene er rene, godt strukturerte og klare for modelltrening. Temaer inkluderer skalering av variabler, deling i trenings- og testsett, og sekvensopprettelse, alle essensielle for effektiv datapreparering.

• Skalering av variabler: skalering av variabler er viktig for å sikre at alle inngangsvariabler er på tilsvarende skala. Dette hjelper modeller som LSTM og ARIMA å konvergere raskere og forbedrer ytelsen. Vanlige teknikker for skalering inkluderer min-maks-skalering og standardisering (z-score-normalisering). Skalering hjelper modellen å fokusere på relasjonene i dataene i stedet for å bli påvirket av variabler med større verdier;

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

• Deling i trenings- og testsett: å dele datasettet i trenings- og testdeler er avgjørende for å evaluere modellens ytelse. Vanligvis deles et tidsseriedatasett kronologisk, der den tidlige delen brukes til trening og den senere delen til testing. Dette sikrer at modellen evalueres på data den ikke har sett før og etterligner virkelige prognosesituasjoner. Et vanlig forhold er 80 % til trening og 20 % til testing, men dette kan variere avhengig av datamengde og egenskaper;

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:]

• Sekvensopprettelse: i tidsserieprognoser, spesielt ved bruk av modeller som LSTM, må dataene transformeres til sekvensformat. Sekvensopprettelse innebærer å forme dataene til input-output-par der hver input tilsvarer en sekvens av tidligere observasjoner, og output er den predikerte verdien for neste tidssteg. Dette er avgjørende for at modeller skal kunne lære fra tidligere tidspunkter og gi nøyaktige prediksjoner for fremtidige steg.

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)

Oppsummert er forbehandling et viktig steg i tidsserieprognoser. Ved å skalere variabler, dele data for trening og testing, og opprette sekvenser for modellinput, sikrer vi at dataene er godt forberedt for nøyaktig og effektiv prognostisering.