Auto-regression กับ Time Series ที่ราบเรียบกว่า
ลองรันขั้นตอนเดิมอีกครั้ง แต่คราวนี้ใช้สัญญาณที่ราบเรียบกว่าเดิม โดยใช้อัลกอริทึม percent change เหมือนเดิม แต่เปลี่ยนขนาด window ให้ใหญ่ขึ้นมาก (40 แทนที่จะเป็น 20) เมื่อ window ใหญ่ขึ้น ความแตกต่างระหว่างจุดเวลาที่อยู่ติดกันจะเล็กลง ส่งผลให้ได้สัญญาณที่ ราบเรียบ กว่า คิดว่าสิ่งนี้จะส่งผลต่อโมเดล auto-regressive อย่างไร?
prices_perc_shifted และ model (ที่อัปเดตให้ใช้ window ขนาด 40 แล้ว) พร้อมใช้งานใน workspace ของคุณ
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Machine Learning สำหรับข้อมูล Time Series ใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
ใช้ฟังก์ชัน visualize_coefficients() ที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดที่แล้ว สร้างกราฟแสดงค่าสัมประสิทธิ์ของ model และชื่อคอลัมน์ของ prices_perc_shifted
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Visualize the output data up to "2011-01"
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 5))
y.loc[:'2011-01'].plot(ax=axs[0])
# Run the function to visualize model's coefficients
visualize_coefficients(____, ____, ax=axs[1])
plt.show()