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

Üretim için Tahmin (Forecasting) Hatları Tasarlama

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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'])

Kodu Düzenle ve Çalıştır