De avgörande stegen för förbehandling av tidsseriedata i ett prognosprojekt behandlas. Förbehandling säkerställer att data är ren, välstrukturerad och redo för modellträning. Ämnen som tas upp inkluderar feature scaling, train-test split och sekvensskapande, alla viktiga för effektiv datapreparation.

• Feature scaling: feature scaling är viktigt för att säkerställa att alla indatafunktioner är på en liknande skala. Detta hjälper modeller som LSTM och ARIMA att konvergera snabbare och förbättra deras prestanda. Vanliga tekniker för feature scaling inkluderar min-max scaling och standardisering (z-score-normalisering). Skalning hjälper modellen att fokusera på relationerna inom datan istället för att påverkas av funktioner med större intervall;

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: att dela upp datasetet i tränings- och testdelar är avgörande för att utvärdera modellens prestanda. Vanligtvis delas ett tidsseriedataset kronologiskt, där den tidigare delen av datan används för träning och den senare för testning. Detta säkerställer att modellen utvärderas på data den inte har sett tidigare och efterliknar verkliga prognosscenarier. Ett vanligt förhållande är 80 % för träning och 20 % för test, men detta kan variera beroende på datans storlek och 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:]

• Sekvensskapande: vid tidsserieprognoser, särskilt när man använder modeller som LSTM, behöver datan omvandlas till ett sekvensformat. Steget för sekvensskapande innebär att forma datan till in- och utpar där varje indata motsvarar en sekvens av tidigare observationer och utdata är det förutsagda värdet för nästa tidssteg. Detta är avgörande för att modeller ska kunna lära sig från tidigare tidssteg och göra korrekta förutsägelser för framtida 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)

Sammanfattningsvis är förbehandling ett avgörande steg vid tidsserieprognoser. Genom att skala funktionerna, dela upp datan för träning och test samt skapa sekvenser för modellindata säkerställer vi att datan är väl förberedd för noggrann och effektiv prognostisering.