Dự báo với mô hình ML
Với vai trò tư vấn khoa học dữ liệu, nhiệm vụ của bạn là dự đoán nhu cầu điện theo giờ của Hoa Kỳ. Ở bước trước, bạn đã làm sạch và chuẩn bị dữ liệu. Giờ là lúc dùng các mô hình machine learning để xây dựng dự báo.
Trước đó, chúng ta đã tìm hiểu quy trình làm việc với statsforecast, và bây giờ bạn sẽ áp dụng các nguyên tắc tương tự với mlforecast.
Các tập dữ liệu train và test, cũng như các mô hình (LGBMRegressor(), XGBRegressor(), LinearRegression()), đã được nạp sẵn.
Lớp MLForecast đã được import từ gói mlforecast và sẵn sàng sử dụng. Hãy bắt đầu xây dựng dự báo của bạn!
Bài tập này là một phần của khóa học
Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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'])