De cruciale stappen van voorbewerking van tijdreeksgegevens voor een voorspellingsproject worden behandeld. Voorbewerking zorgt ervoor dat de gegevens schoon, goed gestructureerd en klaar voor modeltraining zijn. Onderwerpen omvatten feature scaling, train-test split en sequentiecreatie, allemaal essentieel voor een effectieve gegevensvoorbereiding.

• Feature scaling: feature scaling is belangrijk om ervoor te zorgen dat alle invoervariabelen zich op een vergelijkbare schaal bevinden. Dit helpt modellen zoals LSTM en ARIMA sneller te convergeren en hun prestaties te verbeteren. Veelgebruikte technieken voor feature scaling zijn min-max scaling en standaardisatie (z-score normalisatie). Schalen helpt het model zich te richten op de relaties binnen de gegevens in plaats van te worden beïnvloed door variabelen met grotere bereiken;

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: het splitsen van de dataset in trainings- en testsubsets is essentieel voor het evalueren van de modelprestaties. Gewoonlijk wordt een tijdreeksdataset chronologisch gesplitst, waarbij het eerste deel van de gegevens wordt gebruikt voor training en het latere deel voor testen. Dit zorgt ervoor dat het model wordt geëvalueerd op gegevens die het nog niet eerder heeft gezien en bootst realistische voorspellingsscenario's na. Een gebruikelijke verhouding is 80% voor training en 20% voor testen, maar dit kan variëren afhankelijk van de grootte en kenmerken van de gegevens;

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:]

• Sequentiecreatie: bij tijdreeksvoorspelling, vooral bij het gebruik van modellen zoals LSTM, moeten de gegevens worden omgezet naar een sequentieformaat. De stap sequentiecreatie houdt in dat de gegevens worden gevormd tot input-outputparen waarbij elke input overeenkomt met een reeks van eerdere waarnemingen en de output de voorspelde waarde is voor de volgende tijdstap. Dit is cruciaal voor modellen om te leren van eerdere tijdstappen en nauwkeurige voorspellingen te doen voor toekomstige stappen.

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)

Samengevat is voorbewerking een essentiële stap bij tijdreeksvoorspelling. Door de kenmerken te schalen, de gegevens te splitsen voor training en testen, en sequenties te creëren voor modelinput, zorgen we ervoor dat de gegevens goed zijn voorbereid voor nauwkeurige en efficiënte voorspellingen.