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:
Рис. 1: Схема архитектуры нейросети N-BEATS
Принцип работы N-BEATS
Принципиально эта нейросеть работает по следующему алгоритму:
- Прием входных данных: Модель принимает на вход последовательность значений временного ряда фиксированной длины;
- Обработка в блоках: Каждый блок обрабатывает входные данные и генерирует частичный прогноз и остаток;
- Передача остатка: Остаток от каждого блока передается следующему блоку для дальнейшей обработки;
- 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.
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:
- Генератор базисных функций: Нейронная сеть, которая генерирует базисные функции для интерполяции;
- Интерполятор: Компонент, который использует базисные функции для интерполяции значений временного ряда;
- Остаточный компонент: Передает необработанную информацию следующему блоку.
Схематично архитектуру N-HITS можно представить так:
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.
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.
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.