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 feature scaling, train-test split og sekvensopprettelse, alle essensielle for effektiv datapreparering.

• Feature scaling: feature scaling er viktig for å sikre at alle inngangsvariabler er på en lignende skala. Dette hjelper modeller som LSTM og ARIMA å konvergere raskere og forbedre ytelsen. Vanlige teknikker for feature scaling inkluderer min-max scaling 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)

• Train-test split: 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 størrelsen og egenskapene til dataene;

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 et 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 modellene skal kunne lære fra tidligere tidspunkter og gjøre 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 dataene for trening og testing, og opprette sekvenser for modellinput, sikrer vi at dataene er godt forberedt for nøyaktig og effektiv prognostisering.