Tahmin modellerini tanımlama
Bir veri bilimi danışmanı olarak, ABD saatlik elektrik talebini tahmin etmen istendi. Eğitim ve test aşamasına geçmeden önce, önce Machine Learning modellerini tanımlaman gerekiyor: ElasticNet, KNeighborsRegressor ve MLPRegressor. Ardından, temel parametrelerle MLForecast nesnesini başlatacaksın.
Zamansal bağımlılıkları yakalamak için, zaman serisini son 24 gecikmeye (lag) karşı regresyonla modelleyecek ve haftanın günü, günün saati gibi mevsimsel özellikleri dahil edeceksin. Bu kurulum, sağlam tahminler oluşturmanın temelini oluşturacak.
Bu egzersiz
Üretim için Tahmin (Forecasting) Hatları Tasarlama
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.linear_model import ElasticNet
# Define machine learning models for forecasting
ml_models = {"knn": ____(), "mlp": ____(), "enet": ____()}