ML Modelleri ile Tahmin
Bir veri bilimi danışmanı olarak görevin, ABD saatlik elektrik talebini tahmin etmek. Önceki görevde veriyi temizleyip hazırladın. Şimdi, tahminini oluşturmak için Machine Learning modellerini kullanma zamanı.
Daha önce statsforecast iş akışını ele almıştık; şimdi aynı ilkeleri mlforecast ile uygulayacaksın.
train ve test veri kümeleri ile modeller (LGBMRegressor(), XGBRegressor(), LinearRegression()) önceden yüklendi.
mlforecast paketinden MLForecast sınıfı içe aktarıldı ve kullanıma hazır. Hadi tahminini oluşturalım!
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Üretim için Tahmin (Forecasting) Hatları Tasarlama
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Define the ML models
ml_models = [____(), XGBRegressor(), LinearRegression()]
# Set up the MLForecast object with models and frequency
mlf = ____(
models= ____,
freq='____',
lags=list(range(1, 24)),
date_features=['year', 'month', 'day', 'dayofweek', 'quarter', 'week', 'hour'])