Требуется построить модель для прогнозирования временных рядов уровня моря. Дискретность временных рядов часовая. Модель должна прогнозировать на 100 элементов вперёд.

Метрика для оценки ошибки модели
Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE)

Ошибка прогноза будет оцениваться на отложенной выборке.

Структура репозитория (папки) Задание 1 – для студента
Репозиторий содержит файлы с историей для обучения, код для обучения модели и пример сгенерированных прогнозов.

baseline – Код для генерации прогнозов на основе авторегрессионной модели;
train – Папка с csv файлами для обучения. Каждый файл содержит 1400 строк и две колонки: 'ssh' (sea surface height) и 'datetime'. Данные не содержат пропусков и при этом уже нормализованы. Числа в имени файла x_y_height относятся к координатам x и y, где x и y – это координаты на некоторой поверхности. Некоторые близко расположенные временные ряды могут коррелировать друг с другом;
utils – Файл содержит функцию для вычисления метрики SMAPE.

Оформление решения
Zip-архив с 25 csv файлами.
Ваша модель должна сформировать прогнозы для всех рядов в папке train. Прогноз должен отражать поведение целевой переменной за период с '2002-12-26 21:00:00' до '2002-12-31 00:00:00' (100 элементов).

Следовательно, Ваша модель должна сформировать прогнозы для всех 25 временных рядов. Прогнозы должны быть сохранены в csv файлы и должны иметь ту же структуру, что и таблицы для обучения. Имена файлов предсказаний должны соответствовать файлам из обучающей выборки.

Пример фрагмента таблицы с прогнозами:

ssh datetime
0.3 2002-12-26 21:00:00
0.4 2002-12-26 22:00:00

Все 25 csv файлов следует поместить в zip-архив.

Опубликовано 1 год назад