Прогнозирование временных рядов с помощью N-HITS, N-BEATS

В мире data science и машинного обучения постоянно появляются новые методы и алгоритмы, призванные решать сложные задачи прогнозирования временных рядов. Сегодня я хочу поделиться с вами информацией о двух передовых моделях нейронных сетей для прогнозирования временных рядов: N-HITS и N-BEATS.

N-HITS расшифровывается как Neural Hierarchical Interpolation for Time Series, а N-BEATS – Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series forecasting. Это инновационные подходы, которые существенно подняли планку в прогнозировании временных рядов. Оба метода реализованы в библиотеке NeuralForecast, которая считается одной из лучших для работы с временными рядами.

В этой статье мы глубоко погрузимся в теорию и практику использования N-HITS и N-BEATS. Мы рассмотрим их архитектуру, принципы работы, преимущества и недостатки. Но что еще важнее, мы на практических примерах разберем, как применять эти модели для решения реальных задач прогнозирования.

Нейросеть N-BEATS

N-BEATS – это инновационная архитектура нейронной сети, предложенная исследователями из компании Element AI в 2019 году. Эта модель произвела настоящую революцию в области прогнозирования временных рядов, предложив новый подход, который сочетает в себе высокую точность прогнозов и интерпретируемость результатов.

Архитектура N-BEATS

N-BEATS использует глубокую нейронную сеть с прямым распространением, состоящую из нескольких стеков блоков. Каждый блок состоит из полносвязных слоев и имеет две выходные ветви:

  • Ветвь прогнозирования: генерирует частичный прогноз;
  • Ветвь остатка: генерирует остаток, который передается следующему блоку.

Ключевой особенностью N-BEATS является использование так называемых “базисных функций” для генерации прогнозов. Эти базисные функции можно интерпретировать как компоненты временного ряда (тренд, сезонность и т.д.), что делает модель более понятной и объяснимой.

Вот упрощенная схема архитектуры N-BEATS:

Схема архитектуры нейросети N-BEATS

Рис. 1: Схема архитектуры нейросети N-BEATS

Принцип работы N-BEATS

Принципиально эта нейросеть работает по следующему алгоритму:

  1. Прием входных данных: Модель принимает на вход последовательность значений временного ряда фиксированной длины;
  2. Обработка в блоках: Каждый блок обрабатывает входные данные и генерирует частичный прогноз и остаток;
  3. Передача остатка: Остаток от каждого блока передается следующему блоку для дальнейшей обработки;
  4. Суммирование прогнозов: Финальный прогноз получается путем суммирования частичных прогнозов от всех блоков.

Преимущества N-BEATS

  • Интерпретируемость: Благодаря использованию базисных функций, N-BEATS позволяет анализировать вклад различных компонент в итоговый прогноз;
  • Универсальность: Модель показывает высокую эффективность на различных типах временных рядов без необходимости предварительной обработки данных или инжиниринга признаков;
  • Масштабируемость: N-BEATS хорошо работает как с короткими, так и с длинными временными рядами;
  • Точность: В ряде экспериментов N-BEATS превзошла многие современные методы прогнозирования, включая статистические модели и другие нейросетевые подходы.

Реализация N-BEATS на Python

Давайте рассмотрим, как можно реализовать N-BEATS с использованием библиотеки NeuralForecast. Мы будем использовать датасет с данными веб-аналитики о ежедневных просмотрах страниц:

import pandas as pd
import numpy as np
from neuralforecast import NeuralForecast
from neuralforecast.models import NBEATS

# Загрузка данных
daily_pageviews = pd.read_csv('daily_pageviews.csv')
daily_pageviews['Date'] = pd.to_datetime(daily_pageviews['Date'])

# Подготовка данных
data = daily_pageviews.rename(columns={'Date': 'ds', 'TotalPageviews': 'y'})

# Создание и обучение модели
model = NeuralForecast(
    models=[
        NBEATS(
            input_size=30,
            forecast_horizon=7,
            batch_size=64,
            epochs=100,
            num_blocks=3,
            num_layers=4,
            layer_widths=512,
        )
    ],
    freq='D'
)
model.fit(data)

# Прогнозирование
forecast = model.predict()

print(forecast.head())

В этом примере мы создаем модель N-BEATS, которая использует последние 30 дней данных для прогнозирования следующих 7 дней. Модель состоит из 3 блоков, каждый из которых содержит 4 слоя шириной 512 нейронов.

Интерпретация результатов N-BEATS

Одно из ключевых преимуществ N-BEATS – это возможность визуальной интерпретретации результатов. Давайте рассмотрим, как мы можем анализировать выходные данные нашей модели:

import matplotlib.pyplot as plt

# Получение компонент прогноза
components = model.predict_components()

# Визуализация компонент
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(components['NBEATS']['trend'], label='Trend')
plt.plot(components['NBEATS']['seasonality'], label='Seasonality')
plt.title('N-BEATS Forecast Components')
plt.legend()
plt.show()

Этот код позволяет нам визуализировать тренд и сезонность, выделенные моделью N-BEATS. Такой анализ может дать ценную информацию о долгосрочных тенденциях и повторяющихся паттернах в наших данных о просмотрах страниц.

Тонкая настройка N-BEATS

Для достижения оптимальной производительности часто требуется тонкая настройка гиперпараметров модели. Вот несколько ключевых параметров, на которые стоит обратить внимание:

  • input_size: Количество прошлых точек данных, используемых для прогнозирования. Увеличение этого параметра может помочь модели лучше улавливать долгосрочные зависимости, но также увеличивает время обучения;
  • forecast_horizon: Количество точек данных, которые модель прогнозирует. Выбирайте это значение в соответствии с вашими бизнес-требованиями;
  • num_blocks и num_layers: Эти параметры определяют сложность модели. Более сложные модели могут улавливать более тонкие паттерны, но также могут быть склонны к переобучению;
  • layer_widths: Ширина слоев определяет емкость модели. Большие значения могут улучшить производительность, но также увеличивают время обучения и риск переобучения;
  • epochs и batch_size: Эти параметры влияют на процесс обучения. Большее количество эпох может улучшить производительность, но также увеличивает время обучения. Размер батча влияет на стабильность обучения и использование памяти.

Для подбора оптимальных гиперпараметров можно использовать методы автоматической оптимизации, такие как байесовская оптимизация или случайный поиск.

Читайте также:  Автоматизация процессов анализа данных с помощью Python

Нейросеть N-HITS

N-HITS – это еще один инновационный подход к прогнозированию временных рядов, который развивает идеи, заложенные в N-BEATS. N-HITS был представлен в 2022 году и предлагает ряд улучшений, которые делают его особенно эффективным для работы с большими и сложными наборами временных рядов.

Основные идеи N-HITS

N-HITS основывается на трех ключевых идеях:

  • Иерархическая декомпозиция: Модель разделяет временной ряд на несколько уровней детализации, что позволяет ей эффективно работать с различными временными масштабами;
  • Интерполяция: Вместо прямого прогнозирования будущих значений, N-HITS использует интерполяцию для заполнения пробелов между известными точками данных;
  • Нейронные основы: Как и N-BEATS, N-HITS использует нейронные сети для изучения базисных функций, которые затем применяются для интерполяции и прогнозирования.

Архитектура N-HITS

Архитектура N-HITS состоит из нескольких блоков, каждый из которых отвечает за определенный уровень иерархии временного ряда. Каждый блок содержит:

  1. Генератор базисных функций: Нейронная сеть, которая генерирует базисные функции для интерполяции;
  2. Интерполятор: Компонент, который использует базисные функции для интерполяции значений временного ряда;
  3. Остаточный компонент: Передает необработанную информацию следующему блоку.

Схематично архитектуру N-HITS можно представить так:

Схема архитектуры нейросети N-HITS

Рис. 2: Схема архитектуры нейросети N-HITS

Преимущества N-HITS

  • Эффективность на больших наборах данных: Благодаря иерархическому подходу, N-HITS особенно хорошо справляется с большими и сложными наборами временных рядов;
  • Гибкость в обработке различных временных масштабов: Модель может эффективно работать как с краткосрочными, так и с долгосрочными паттернами в данных;
  • Интерпретируемость: Как и N-BEATS, N-HITS позволяет анализировать вклад различных компонент в итоговый прогноз;
  • Устойчивость к пропускам в данных: Благодаря использованию интерполяции, N-HITS лучше справляется с пропусками в исходных данных.

Реализация N-HITS на Python

Давайте рассмотрим, как можно реализовать N-HITS с использованием библиотеки NeuralForecast:

from neuralforecast import NeuralForecast
from neuralforecast.models import NHITS

# Подготовка данных
data = daily_pageviews.rename(columns={'Date': 'ds', 'TotalPageviews': 'y'})

# Создание и обучение модели
model = NeuralForecast(
    models=[
        NHITS(
            input_size=60,
            forecast_horizon=30,
            batch_size=64,
            epochs=100,
            num_stacks=3,
            num_blocks=1,
            num_layers=2,
            layer_widths=512,
            pooling_kernel_sizes=[2, 2, 2],
            n_freq_downsample=[168, 24, 1],
            dropout_prob_theta=0.5,
        )
    ],
    freq='D'
)
model.fit(data)

# Прогнозирование
forecast = model.predict()

print(forecast.head())

В этом примере мы создаем модель N-HITS, которая использует последние 60 дней данных для прогнозирования следующих 30 дней. Модель состоит из 3 стеков, каждый из которых содержит 1 блок с 2 слоями шириной 512 нейронов.

Интерпретация результатов N-HITS

Как и в случае с N-BEATS, мы можем анализировать компоненты прогноза N-HITS:

import matplotlib.pyplot as plt

# Получение компонент прогноза
components = model.predict_components()

# Визуализация компонент
plt.figure(figsize=(12, 8))
for i, component in enumerate(components['NHITS'].columns):
    plt.plot(components['NHITS'][component], label=f'Component {i+1}')
plt.title('N-HITS Forecast Components')
plt.legend()
plt.show()

Этот код позволяет визуализировать различные компоненты, выделенные моделью N-HITS. Каждая компонента соответствует определенному уровню иерархии и может представлять различные аспекты временного ряда, такие как долгосрочный тренд, сезонность или краткосрочные флуктуации.

Сравнение N-BEATS и N-HITS

Хотя обе модели, N-BEATS и N-HITS, показывают отличные результаты в задачах прогнозирования временных рядов, у каждой есть свои сильные стороны:

  • Простота: N-BEATS имеет более простую архитектуру, что может быть преимуществом для менее сложных задач или при ограниченных вычислительных ресурсах;
  • Масштабируемость: N-HITS лучше масштабируется на большие наборы данных и сложные временные ряды благодаря своей иерархической структуре;
  • Обработка пропусков: N-HITS лучше справляется с пропусками в данных благодаря использованию интерполяции;
  • Интерпретируемость: Обе модели предоставляют возможность интерпретации результатов, но N-HITS может дать более детальную картину благодаря своей иерархической структуре;
  • Временные масштабы: N-HITS более эффективен при работе с различными временными масштабами в одном временном ряду.

Выбор между N-BEATS и N-HITS зависит от конкретной задачи, характеристик данных и доступных вычислительных ресурсов. В некоторых случаях может быть полезно использовать обе модели и сравнить их результаты.

Практическое применение N-BEATS и N-HITS в анализе веб-аналитики

Теперь, когда мы разобрались с теоретическими основами N-BEATS и N-HITS, давайте рассмотрим, как эти модели могут быть применены в реальном мире анализа веб-аналитики. Мы будем использовать данные о посещаемости веб-сайта.

Подготовка данных

Прежде всего, нам нужно подготовить наши данные. Давайте предположим, что у нас есть датафрейм с ежедневными данными о посещаемости сайта за последние два года:

import pandas as pd
import numpy as np
from neuralforecast import NeuralForecast
from neuralforecast.models import NBEATS, NHITS
from neuralforecast.losses.pytorch import MQLoss
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error

# Генерация синтетических данных
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2023-12-31', freq='D')
pageviews = np.random.randint(1000, 5000, size=len(dates))
pageviews = pageviews + np.sin(np.arange(len(dates)) * 2 * np.pi / 7) * 500  # Добавляем недельную сезонность
pageviews = pageviews + np.sin(np.arange(len(dates)) * 2 * np.pi / 365) * 1000  # Добавляем годовую сезонность
pageviews = pageviews + np.arange(len(dates)) * 2  # Добавляем тренд

data = pd.DataFrame({
    'ds': dates,
    'y': pageviews
})

# Разделение на обучающую и тестовую выборки
train = data[data['ds'] < '2023-01-01'] test = data[data['ds'] >= '2023-01-01']

print(train.shape, test.shape)

Обучение моделей

Теперь давайте обучим модели N-BEATS и N-HITS на наших данных:

# Создание и обучение моделей
models = NeuralForecast(
    models=[
        NBEATS(
            input_size=90,
            forecast_horizon=30,
            batch_size=64,
            epochs=100,
            num_blocks=3,
            num_layers=4,
            layer_widths=512,
            loss=MQLoss(quantiles=[0.1, 0.5, 0.9]),
        ),
        NHITS(
            input_size=90,
            forecast_horizon=30,
            batch_size=64,
            epochs=100,
            num_stacks=3,
            num_blocks=1,
            num_layers=2,
            layer_widths=512,
            loss=MQLoss(quantiles=[0.1, 0.5, 0.9]),
            pooling_kernel_sizes=[2, 2, 2],
            n_freq_downsample=[30, 7, 1],
            dropout_prob_theta=0.5,
        )
    ],
    freq='D'
)

models.fit(train)

# Прогнозирование
forecast = models.predict(df=test)

print(forecast.head())

В этом примере мы обучаем обе модели на данных до 2023 года и используем их для прогнозирования посещаемости на 2023 год. Мы используем 90 дней исторических данных для прогнозирования следующих 30 дней.

Читайте также:  Как предсказать отток клиентов с помощью машинного обучения

Оценка производительности моделей

Теперь давайте оценим производительность наших моделей:

# Функция для расчета MAPE
def calculate_mape(actual, forecast):
    return mean_absolute_percentage_error(actual, forecast)

# Расчет MAPE для обеих моделей
mape_nbeats = calculate_mape(test['y'], forecast['NBEATS'])
mape_nhits = calculate_mape(test['y'], forecast['NHITS'])

print(f"MAPE для N-BEATS: {mape_nbeats:.2%}")
print(f"MAPE для N-HITS: {mape_nhits:.2%}")

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) – это мера точности прогнозирования, которая показывает среднюю абсолютную величину ошибки в процентах. Чем ниже значение MAPE, тем точнее прогнозы модели.

Визуализация результатов

Визуализация прогнозов может дать нам более глубокое понимание производительности моделей:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(15, 10))

# Построение графика фактических значений
plt.plot(test['ds'], test['y'], label='Фактические данные', color='black')

# Построение графиков прогнозов
plt.plot(test['ds'], forecast['NBEATS'], label='N-BEATS прогноз', color='blue', alpha=0.7)
plt.plot(test['ds'], forecast['NHITS'], label='N-HITS прогноз', color='red', alpha=0.7)

# Добавление доверительных интервалов
plt.fill_between(test['ds'], forecast['NBEATS_lo'], forecast['NBEATS_hi'], color='blue', alpha=0.2)
plt.fill_between(test['ds'], forecast['NHITS_lo'], forecast['NHITS_hi'], color='red', alpha=0.2)

plt.title('Сравнение прогнозов N-BEATS и N-HITS')
plt.xlabel('Дата')
plt.ylabel('Количество просмотров страниц')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Этот график позволяет нам визуально сравнить прогнозы обеих моделей с фактическими данными. Обратите внимание на доверительные интервалы – они дают представление о неопределенности прогнозов.

Анализ компонентов прогноза

Одно из ключевых преимуществ N-BEATS и N-HITS – это возможность анализировать отдельные компоненты прогноза. Давайте рассмотрим это подробнее:

# Получение компонентов прогноза
components_nbeats = models.predict_components(df=test)['NBEATS']
components_nhits = models.predict_components(df=test)['NHITS']

# Визуализация компонентов N-BEATS
plt.figure(figsize=(15, 10))
plt.plot(test['ds'], components_nbeats['trend'], label='Тренд')
plt.plot(test['ds'], components_nbeats['seasonality'], label='Сезонность')
plt.title('Компоненты прогноза N-BEATS')
plt.xlabel('Дата')
plt.ylabel('Значение')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

# Визуализация компонентов N-HITS
plt.figure(figsize=(15, 10))
for i, column in enumerate(components_nhits.columns):
    plt.plot(test['ds'], components_nhits[column], label=f'Компонент {i+1}')
plt.title('Компоненты прогноза N-HITS')
plt.xlabel('Дата')
plt.ylabel('Значение')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Анализ этих компонентов может дать нам ценную информацию:

  • Тренд: Долгосрочная тенденция в трафике сайта. Растущий тренд может указывать на общее увеличение популярности сайта;
  • Сезонность: Регулярные паттерны в трафике. Это может включать недельные циклы (например, более высокий трафик по выходным) или годовые циклы (например, сезонные пики в определенные месяцы);
  • Краткосрочные флуктуации: N-HITS может выделять компоненты, соответствующие краткосрочным изменениям в трафике. Это может помочь в выявлении и анализе краткосрочных эффектов различных факторов.

Подбор оптимальных гиперпараметров

Важно помнить, что гиперпараметры оказывают существенное влияние на производительность моделей N-HITS и N-BEATS, и их оптимальный выбор может значительно улучшить качество прогнозов.

Основные гиперпараметры N-BEATS и N-HITS

Для N-BEATS и N-HITS важными гиперпараметрами являются:

  • input_size: количество прошлых точек данных, используемых для прогнозирования;
  • forecast_horizon: количество точек данных, которые модель прогнозирует;
  • num_blocks (для N-BEATS) или num_stacks (для N-HITS): количество блоков или стеков в модели;
  • num_layers: количество слоев в каждом блоке;
  • layer_widths: ширина слоев (количество нейронов);
  • batch_size: размер батча для обучения;
  • epochs: количество эпох обучения.

Методы подбора гиперпараметров

Существует несколько методов для подбора оптимальных гиперпараметров:

  • Поиск по сетке (Grid Search): Перебор всех возможных комбинаций заданных значений гиперпараметров;
  • Случайный поиск (Random Search): Случайный выбор комбинаций гиперпараметров из заданного диапазона;
  • Байесовская оптимизация: Использование вероятностной модели для выбора наиболее перспективных комбинаций гиперпараметров.

Давайте рассмотрим пример использования случайного поиска для оптимизации гиперпараметров N-BEATS:

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint, uniform
from neuralforecast.models import NBEATS
from neuralforecast import NeuralForecast

# Определение пространства поиска гиперпараметров
param_dist = {
    'input_size': randint(30, 120),
    'num_blocks': randint(2, 5),
    'num_layers': randint(2, 5),
    'layer_widths': randint(64, 512),
    'batch_size': [32, 64, 128],
    'epochs': randint(50, 200)
}

# Создание объекта модели
model = NBEATS(forecast_horizon=30)

# Создание объекта RandomizedSearchCV
random_search = RandomizedSearchCV(
    estimator=model,
    param_distributions=param_dist,
    n_iter=20,
    cv=3,
    scoring='neg_mean_absolute_error',
    random_state=42
)

# Обучение и поиск лучших параметров
random_search.fit(train)

# Вывод лучших параметров
print(random_search.best_params_)

Этот код выполняет случайный поиск по заданному пространству гиперпараметров, используя 3-кратную кросс-валидацию и 20 итераций. Лучшие найденные параметры можно затем использовать для обучения финальной модели.

Кросс-валидация для временных рядов

Для прогнозирования временных рядов стандартная k-кратная кросс-валидация не подходит, так как она нарушает временную структуру данных.

Методы кросс-валидации для временных рядов

  • Скользящий контроль (Rolling Window Validation): Модель обучается на фиксированном окне данных и тестируется на следующем периоде. Затем окно “прокатывается” вперед;
  • Расширяющееся окно (Expanding Window Validation): Начальный обучающий набор постепенно увеличивается, включая новые данные с каждой итерацией;
  • Блочная кросс-валидация (Blocked Cross-Validation): Данные разбиваются на последовательные блоки, и валидация проводится на этих блоках.

Давайте рассмотрим пример реализации скользящего контроля:

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

def rolling_window_validation(model, data, window_size, horizon):
    errors = []
    for i in range(len(data) - window_size - horizon + 1):
        # Подготовка обучающих и тестовых данных
        train = data.iloc[i:i+window_size]
        test = data.iloc[i+window_size:i+window_size+horizon]
        
        # Обучение модели
        model.fit(train)
        
        # Прогнозирование
        forecast = model.predict(test)
        
        # Расчет ошибки
        error = mean_absolute_error(test['y'], forecast['NBEATS'])
        errors.append(error)
    
    return np.mean(errors)

# Использование функции
window_size = 365  # Размер окна в днях
horizon = 30  # Горизонт прогнозирования

model = NeuralForecast(
    models=[NBEATS(
        input_size=90,
        forecast_horizon=horizon,
        num_blocks=3,
        num_layers=4,
        layer_widths=512,
    )],
    freq='D'
)

average_error = rolling_window_validation(model, data, window_size, horizon)
print(f"Средняя ошибка MAE: {average_error}")

Этот код реализует скользящий контроль, обучая модель на окне фиксированного размера и тестируя ее на следующем периоде. Процесс повторяется, сдвигая окно вперед, что позволяет получить более надежную оценку производительности модели на различных участках временного ряда.

Читайте также:  Расчет и анализ продуктовых метрик по данным веб-аналитики с помощью Python

Особенности кросс-валидации для N-BEATS и N-HITS

При проведении кросс-валидации для N-BEATS и N-HITS следует учитывать несколько важных моментов:

  • Сезонность: Если в данных присутствует сезонность, размер окна валидации должен быть кратен периоду сезонности для корректной оценки;
  • Вычислительная сложность: N-BEATS и N-HITS – сложные модели, и их обучение может занимать значительное время. Это следует учитывать при выборе количества итераций кросс-валидации;
  • Стабильность результатов: Из-за стохастической природы нейронных сетей, результаты могут варьироваться между запусками. Рекомендуется проводить несколько запусков и усреднять результаты для более надежной оценки.

Интеграция подбора гиперпараметров и кросс-валидации

Для получения наилучших результатов можно комбинировать подбор гиперпараметров с кросс-валидацией. Вот пример, как это можно реализовать:

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from neuralforecast.models import NBEATS
from neuralforecast import NeuralForecast

# Определение пространства поиска гиперпараметров
param_dist = {
    'input_size': randint(30, 120),
    'num_blocks': randint(2, 5),
    'num_layers': randint(2, 5),
    'layer_widths': randint(64, 512),
    'batch_size': [32, 64, 128],
    'epochs': randint(50, 200)
}

# Создание объекта модели
model = NBEATS(forecast_horizon=30)

# Создание объекта TimeSeriesSplit для кросс-валидации временных рядов
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)

# Создание объекта RandomizedSearchCV с TimeSeriesSplit
random_search = RandomizedSearchCV(
    estimator=model,
    param_distributions=param_dist,
    n_iter=20,
    cv=tscv,
    scoring='neg_mean_absolute_error',
    random_state=42
)

# Обучение и поиск лучших параметров
random_search.fit(train)

# Вывод лучших параметров
print(random_search.best_params_)

В этом примере мы используем TimeSeriesSplit из scikit-learn для создания корректных разбиений временного ряда при кросс-валидации. Это позволяет нам проводить подбор гиперпараметров с учетом временной структуры данных.

Использование продвинутых техник подбора гиперпараметров и кросс-валидации в сочетании с мощными моделями, такими как N-BEATS и N-HITS, позволяет нам создавать надежные и точные системы прогнозирования временных рядов, способные справляться с самыми сложными задачами в области веб-аналитики и не только.

Интерпретация результатов в контексте веб-аналитики

Теперь, когда у нас есть прогнозы и оценки их точности, давайте рассмотрим, как эти результаты могут быть использованы в контексте веб-аналитики:

  • Планирование инфраструктуры: Если мы ожидаем значительный рост трафика, это может быть сигналом для увеличения мощности серверов или оптимизации производительности сайта;
  • Оптимизация контент-стратегии: Анализ сезонных паттернов может помочь в планировании публикации контента. Например, если мы видим регулярные пики трафика по выходным, это может быть хорошим временем для публикации важного контента;
  • Анализ аномалий: Значительные отклонения фактических данных от прогноза могут указывать на необычные события (например, успешная маркетинговая кампания или технические проблемы с сайтом);
  • Оценка эффективности маркетинговых кампаний: Сравнивая фактический трафик с прогнозируемым, мы можем оценить эффект от маркетинговых мероприятий;
  • Долгосрочное планирование: Прогнозы на несколько месяцев вперед могут помочь в стратегическом планировании развития сайта и бизнеса в целом.

Ограничения и потенциальные улучшения

Несмотря на высокую эффективность N-BEATS и N-HITS, важно помнить о некоторых ограничениях:

  • Зависимость от исторических данных: Оба метода основываются на предположении, что будущие паттерны будут похожи на прошлые. Это может быть проблематично в случае неожиданных событий или резких изменений в бизнес-среде;
  • Сложность интерпретации: Хотя эти модели предоставляют возможность анализа компонентов, интерпретация результатов все еще может быть сложной задачей, особенно для нетехнических специалистов;
  • Вычислительные требования: Обучение этих моделей может требовать значительных вычислительных ресурсов, особенно при работе с большими объемами данных.

Кроме того, эти модели могут показывать недостаточную точность для временных рядов со слишком нелинейной структурой. Для улучшения прогнозов можно рассмотреть следующие подходы:

  • Ансамблевые методы: Комбинирование прогнозов N-BEATS и N-HITS с другими методами прогнозирования может повысить точность и устойчивость прогнозов;
  • Включение внешних факторов: Добавление информации о циклах и точках возможных смен трендов (маркетинговых кампаниях, праздниках, или других внешних факторах) может улучшить качество прогнозов;
  • Динамическая настройка: Регулярное переобучение моделей и настройка гиперпараметров может помочь адаптироваться к изменяющимся условиям.

Заключение

N-BEATS и N-HITS представляют собой мощные инструменты для прогнозирования временных рядов. Их способность улавливать сложные паттерны в данных, в сочетании с возможностью интерпретации результатов, делает их особенно ценными для анализа и прогнозирования данных в динамике.

В нашем примере мы рассмотрели, как эти модели могут быть применены для прогнозирования ежедневного количества просмотров страниц сайта. Мы увидели, как можно использовать эти прогнозы для принятия обоснованных бизнес-решений, от оптимизации инфраструктуры до планирования контент-стратегии.

Если вы занимаетесь анализом данных, уверен что обе эти нейросети вам пригодятся. Однако важно помнить, что даже самые продвинутые модели машинного обучения – это всего лишь инструменты. Их эффективное использование требует глубокого понимания бизнес-контекста, критического мышления и постоянного мониторинга и адаптации.