📌 Обзор библиотеки Prophet

В этом колабе показываем несколько продвинутых фишек и способностей библиотеки Prophet (документация) на нескольких примерах

🔍 сезонность, праздники и тренд
🔍 включение знаний предметной области
🔍 доверительные интервалы для оценки рисков
🔍 дополнительные регрессоры
🔍 настраиваемые степени свободы

👉 https://colab.research.google.com/github/raffg/prophet_forecasting/blob/master/prophet.ipynb#scrollTo=mazcqW8tXxHb

#библиотеки #прогнозирование

Data Secrets

⚡️ Прогнозирование цены на электичество

Прогнозирование цены на электроэнергию помогает многим предприятиям понять, какую сумму за электроэнергию они должны выплачивать каждый год.

В этом колабе мы рассмотрим, как сделать такой прогноз с помощью машинного обучения с использованием Python. Используем алгоритм Random Forest и корреляционный анализ.

Обучить самому и поиграть 👉 https://colab.research.google.com/github/Veron28/bot_test/blob/master/ElectricityPricePrediction.ipynb

#ML #прогнозирование

Data Secrets

Предсказание цены криптовалюты

Все слышали про криптовалюту. Многие даже инвестировали в нее. Bitcoin, Ethereum и Binance Coin… Чего там только нет 💸

В этом колабе мы решили показать, как предсказывать цену криптовалюты с помощью машинного обучения и Python. Кстати, мы придумали хитрость: когда бы ты не запустил код, модель будет обучаться на самых свежих данных. То есть прогноз всегда будет актуален ✌️

👀 Посмотреть -> https://colab.research.google.com/github/Veron28/bot_test/blob/master/rrr.ipynb

#прогнозирование #ML

Data Secrets