Calcularea mai multor caracteristici rolling deodată
Acum că ai exersat câteva tehnici simple de inginerie a caracteristicilor, hai să trecem la ceva mai complex. Vei calcula un set de caracteristici pentru datele tale de tip serie temporală și vei vizualiza cum arată acestea în timp. Acest proces seamănă cu modul în care funcționează multe alte modele pentru serii temporale.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Definește o listă cu patru caracteristici pe care le vei calcula: minimul, maximul, media și deviația standard (în această ordine).
- Folosind fereastra glisantă (
prices_perc_rolling) definită pentru tine, calculează caracteristicile dinfeatures_to_calculate. - Reprezintă grafic rezultatele în timp, împreună cu seria temporală originală, folosind codul furnizat.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Define a rolling window with Pandas, excluding the right-most datapoint of the window
prices_perc_rolling = prices_perc.rolling(20, min_periods=5, closed='right')
# Define the features you'll calculate for each window
features_to_calculate = [np.min, ____, ____, ____]
# Calculate these features for your rolling window object
features = prices_perc_rolling.____(features_to_calculate)
# Plot the results
ax = features.loc[:"2011-01"].plot()
prices_perc.loc[:"2011-01"].plot(ax=ax, color='k', alpha=.2, lw=3)
ax.legend(loc=(1.01, .6))
plt.show()