JamesStein 編碼技術與時間序列特徵工程

– 19 分鐘閱讀

在機器學習的資料前處理階段，特徵工程扮演著至關重要的角色。本文將介紹 James-Stein 編碼技術，一種根據目標變數的編碼方法，以及時間序列特徵工程的應用。James-Stein 編碼技術透過調整權重引數，平衡條件均值和全域性均值，有效地控制模型的過擬合和欠擬合問題。對於時間序列資料，我們需要考慮其獨特的特性，例如趨勢、季節性和週期性。透過提取年、月、日等時間特徵，以及建構滯後變數和多重滯後變數，可以捕捉時間序列資料的動態變化，進而提升預測模型的效能。這些技術廣泛應用於銷售預測、天氣預報等領域，有效地解決實際問題。

James-Stein 編碼技術

James-Stein 編碼是一種根據目標的編碼方法，主要適用於正態分佈。這種方法的靈感來自玄貓的工作，旨在對特徵值進行加權平均處理。對於特徵值 i，James-Stein 估計器傳回一個加權平均值。類別 k 的均值目標估計可以使用以下公式計算：

x_k = (1 - B) * (n_k / n) + B * (y_k / y)

其中，y 和 y_k 分別代表觀察次數和正觀察次數（y = 1）；n 和 n_k 分別代表給定類別列的觀察次數和正觀察次數（y = 1）；B 是權重。

公式的第一部分是觀察到的特徵值的均值，第二部分是無論特徵值的均值。根據我們對條件均值或全域性均值的權重，我們可能會遇到過度擬合或不足擬合的情況。B 的大值會導致全域性均值的權重增加（不足擬合），而 B 的小值會導致條件均值的權重增加（過度擬合）。

選擇 B 的方法之一是將其視為超引數進行調整。Charles Stein 提出了以下解決方案：

B = var(y_k) / var(y)

內容解密：

James-Stein 編碼技術是一種根據目標的編碼方法，主要適用於正態分佈。這種方法的靈感來自玄貓的工作，旨在對特徵值進行加權平均處理。透過調整權重 B，可以控制條件均值和全域性均值之間的權重，從而避免過度擬合或不足擬合的情況。

圖表翻譯：

上述流程圖展示了 James-Stein 編碼技術的工作流程。首先，輸入特徵值，然後計算加權平均值。接下來，根據條件均值和全域性均值計算結果，並根據權重調整結果。最終，輸出結果。

程式碼實作：

def james_stein_encoder(y, y_k, n, n_k, B):
    x_k = (1 - B) * (n_k / n) + B * (y_k / y)
    return x_k

# 示例使用
y = 100
y_k = 50
n = 1000
n_k = 500
B = 0.5

result = james_stein_encoder(y, y_k, n, n_k, B)
print(result)

圖表翻譯：

上述程式碼實作了 James-Stein 編碼技術。輸入觀察次數、正觀察次數、觀察次數、正觀察次數和權重，然後計算結果。最終，輸出結果。

分類別任務中的類別編碼：詳解JamesSteinEncoder

在進行分類別任務時，處理類別變數是一個重要的步驟。當類別變數的均值估計具有高變異數時，我們需要對全域均值（mean(y)）給予更多的權重。此外，假設所有類別之間的變異數相同且等於全域變異數是一種合理的假設，特別是在類別值不太多的情況下。這種方法被稱為池化變異數（pooled variance）或池化模式（pooled mode）。

然而，這種方法有一個限制，就是需要在正常分佈上運作，而在分類別任務中，這可能不是最佳選擇。一個可能的解決方案是使用貝塔分佈（beta distribution）或將二元目標轉換為對數賠率（log odds）。

JamesSteinEncoder介紹

JamesSteinEncoder是一種編碼器，它使用詹姆斯-史坦估計（James-Stein estimator）來對類別變數進行編碼。這種估計方法可以對小樣本資料進行懲罰，從而避免過度擬合。

實際應用

以下是一個使用JamesSteinEncoder的實際例子：

import pandas as pd
import category_encoders as ce

# 建立一個示例資料框
data = {'Size': ['small', 'small', 'large', 'medium', 'large', 'large', 'small',
                'medium', 'small', 'medium'],
        'Color': ['red', 'green', 'black', 'white', 'blue', 'red', 'green', 'black',
                  'red', 'red'],
        'Target': [1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['Size', 'Color', 'Target'])

# 建立一個JamesSteinEncoder例項
encoder = ce.JamesSteinEncoder(cols=['Color'])

# 對'Color'欄位進行編碼
df_encoded = encoder.fit_transform(df['Color'], df['Target'])

print(df_encoded)

輸出結果：

   Color
0    0.5
1    0.0
2    1.0
3    0.0
4    1.0
5    0.5
6    0.0
7    1.0
8    1.0
9    0.0
內容解密：

在上面的例子中，我們建立了一個示例資料框，包含’Size’、‘Color’和’Target’三個欄位。然後，我們建立了一個JamesSteinEncoder例項，並對’Color’欄位進行編碼。編碼結果是一個新的資料框，包含了編碼後的’Color’欄位。

圖表翻譯：

在這個圖表中，我們可以看到資料框被輸入到JamesSteinEncoder中，然後得到編碼結果。編碼結果被用作分類別模型的輸入，最終得到預測結果。

2.2.15 M估計編碼

M估計編碼是一種更為通用的貝葉斯方法，僅有一個超引數（m），代表正則化的強度，通常適用於高基數資料。m的預設值為1，建議的值範圍在1至100之間，且m越大，收縮效果越強。M估計編碼可以使用以下公式計算：

x_k = (n_k + prior * m) / (y_k + m)

其中，y_k代表目標變數中為1的觀察次數總和，n_k代表給定類別欄位中目標變數為1的觀察次數，prior代表目標變數的平均值。

以下是使用category_encoders函式庫對「Color」特徵進行M估計編碼的實作範例：

import pandas as pd
from category_encoders import MEstimateEncoder

# 輸入資料
data = {
    'Size': ['small', 'small', 'large', 'medium', 'large', 'large', 'small', 'medium', 'small', 'medium'],
    'Color': ['red', 'green', 'black', 'white', 'blue', 'red', 'green', 'black', 'red', 'red'],
    'Target': [1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
}

df = pd.DataFrame(data, columns=['Size', 'Color', 'Target'])

# 進行M估計編碼
encoder = MEstimateEncoder(cols=['Color'])
df_encoded = encoder.fit_transform(df['Color'], df['Target'])

print(df_encoded)

內容解密：

M估計編碼是一種貝葉斯方法，利用目標變數的平均值和觀察次數來計算編碼結果。這種方法對於高基數資料尤其有效，因為它可以根據實際觀察次數進行收縮。上述範例展示瞭如何使用category_encoders函式庫對「Color」特徵進行M估計編碼，得到的結果是每個類別的編碼值。

圖表翻譯：

此圖表展示了M估計編碼的流程，從輸入資料開始，進行M估計編碼，計算編碼值，最後輸出編碼結果。

時間相關特徵工程技術

時間相關特徵工程是一種複雜的過程，需要使用不同的方法來重塑連續資料和編碼類別資料。當我們新增時間元件時，特徵工程可以更複雜地理解，但時間相關特徵在許多領域中都很常見，例如金融、天氣預報和醫療保健。時間序列是一個代表特定數量隨時間演變的數值序列，資料是在相等間隔下捕捉的。時間序列有助於瞭解變數在過去的行為，並使用這些知識來預測變數未來行為透過機率和統計概念。

使用HephAIstos進行類別資料編碼

如第1章所述，我們可以在HephAIstos的管道中包含一種方法來編碼類別資料。可用的選項包括：「ordinal_encoding」、「one_hot_encoding」、「label_encoding」、「helmert_encoding」、「binary_encoding」、「frequency_encoding」、「mean_encoding」、「sum_encoding」、「weightofevidence_encoding」、「probability_ratio_encoding」、「hashing_encoding」、「backward_difference_encoding」、「leave_one_out_encoding」、「james_stein_encoding」和「m_estimator_encoding」。不同的編碼方法可以結合使用。

以下是一個簡單的例子。從一個保險資料集中，我們想要編碼三個特徵：

  • 兩個特徵（smoker和sex）使用二元編碼。
  • 一個特徵（region）使用標籤編碼。 我們已經在管道中包含了行刪除方法來處理缺失值。我們進入HephAIstos目錄，建立一個新的Python檔案，並按如下方式編碼管道：
from ml_pipeline_function import ml_pipeline_function
import pandas as pd
import numpy as np
from data.datasets import insurance

df = insurance()
df = df.rename(columns={"charges": "Target"})

# 執行ML管道
ml_pipeline_function(df, output_folder='./Outputs/', missing_method='row_removal', test_size=0.2, 
                     categorical=['binary_encoding', 'label_encoding'], 
                     features_binary=['smoker', 'sex'], features_label=['region'])

時間相關特徵工程

時間相關特徵工程需要使用不同的方法來重塑連續資料和編碼類別資料。當我們新增時間元件時，特徵工程可以更複雜地理解，但時間相關特徵在許多領域中都很常見，例如金融、天氣預報和醫療保健。時間序列是一個代表特定數量隨時間演變的數值序列，資料是在相等間隔下捕捉的。時間序列有助於瞭解變數在過去的行為，並使用這些知識來預測變數未來行為透過機率和統計概念。

時間序列資料

時間序列資料是指在相等間隔下捕捉的資料序列。時間序列資料可以用來預測未來的行為，例如預測股票價格、天氣預報等。

時間相關特徵工程技術

時間相關特徵工程技術包括：

  • 時間序列分解：將時間序列分解為趨勢、季節性和殘差三部分。
  • 時間序列預測：使用時間序列資料預測未來的行為。
  • 時間序列聚類別：將時間序列資料進行聚類別，以發現隱藏的模式。

時間相關特徵工程例項

以下是一個時間相關特徵工程例項：

import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 載入資料
csv_data = '../data/datasets/DailyDelhiClimateTrain.csv'
df = pd.read_csv(csv_data, delimiter=',')

# 顯示前幾行資料
print(df.head())

這個例項載入了一個天氣預報資料集，並顯示了前幾行資料。這個資料集包含了2013年至2017年德里市的天氣資料，包括平均溫度、濕度、風速和平均氣壓等引數。

圖表翻譯：

這個圖表顯示了時間相關特徵工程的流程，包括時間序列分解、時間序列預測等步驟。

氣象資料分析

氣象學中，瞭解天氣模式對於預測天氣變化至關重要。以下將對一組氣象資料進行分析，探討其趨勢和特徵。

資料概覽

給定的資料集包含了從2013年1月1日到2013年1月5日的氣象資料，包括日期、平均溫度（meantemp）、濕度（humidity）以及風速（wind_speed）。此外，還有一組未明確標記的資料，可能與氣壓（pressure）有關。

日期與平均溫度關係

觀察資料，可以發現平均溫度在這五天內有所波動。1月1日的平均溫度為10.0°C，隨後在1月2日降至7.4°C，然後在1月3日略微上升至7.17°C，1月4日上升至8.67°C，最後在1月5日下降至6.0°C。這些波動可能受到多種因素的影響，包括天氣系統的移動、冷鋒或暖鋒的透過等。

濕度分析

濕度資料同樣呈現出波動的趨勢。從92.0%的初始值開始，濕度在1月2日時出現了一個相對較高的峰值，隨後在1月3日和1月4日逐漸下降，最後在1月5日達到86.83%。濕度的變化通常與天氣模式密切相關，高濕度可能指示雨天或霧天的出現。

風速變化

風速資料顯示了一定的穩定性，但仍有明顯的變化。從1015.67的初始值開始，風速在1月2日上升至1017.8，然後在1月3日略微下降至1018.67。風速的變化可能受到風向、風力等因素的影響。

圖表翻譯

圖表翻譯：

上述流程圖描述了氣象資料之間的關係。日期作為起始點，影響著平均溫度、濕度和風速，而這些因素又可能與氣壓有所關聯。這個圖表簡單地展示了氣象引數之間的相互作用。

時間序列資料視覺化

在分析時間序列資料時，視覺化是理解資料趨勢和模式的重要工具。下面，我們將使用Python的matplotlib和seaborn函式庫來建立一個簡單的時間序列資料視覺化。

安裝必要函式庫

首先，確保您已經安裝了必要的函式庫。如果沒有，請使用pip安裝：

pip install matplotlib seaborn pandas

載入資料

假設我們有一個名為df的DataFrame，包含了日期和平均溫度的資料：

import pandas as pd

# 載入資料
df = pd.read_csv('data.csv')

建立視覺化

使用seaborn的lineplot函式來建立一個簡單的時間序列視覺化：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 設定視覺化風格
sns.set_theme(style="darkgrid")

# 建立視覺化
sns.lineplot(x="date", y="meantemp", data=df)

# 顯示視覺化
plt.show()

這將建立一個簡單的時間序列視覺化，展示了平均溫度隨時間的變化。

自定義視覺化

如果您想要自定義視覺化的外觀，可以使用matplotlib的各種函式來調整。例如，您可以新增標題、標籤和圖例：

# 新增標題
plt.title('平均溫度時間序列')

# 新增x軸標籤
plt.xlabel('日期')

# 新增y軸標籤
plt.ylabel('平均溫度')

# 顯示視覺化
plt.show()

結果

最終的視覺化結果應該是一個簡單的時間序列圖，展示了平均溫度隨時間的變化。圖中應該包含日期在x軸，平均溫度在y軸，並且有明顯的趨勢和模式。

內容解密：

  • sns.set_theme(style="darkgrid")：設定視覺化風格為darkgrid。
  • sns.lineplot(x="date", y="meantemp", data=df) ：建立一個簡單的時間序列視覺化。
  • plt.show() ：顯示視覺化。

圖表翻譯：

此圖示展示了平均溫度隨時間的變化，x軸代表日期，y軸代表平均溫度。圖中可以看到明顯的趨勢和模式，平均溫度在不同的日期之間有所變化。

時間資料特徵工程

在許多公司中，預測某一特定月份或日期的產品銷量是一項非常有用的任務。為了處理時間相關的資料，首先需要將時間資訊拆分為不同的單位，例如年、月、日、時、秒、毫秒等。這樣做的目的是提取時間資料中的有用特徵，以便於後續的分析和預測。

時間資料的拆分

假設我們有一個包含日期資訊的資料集，變數“date”給出了不同測量的日期。為了提取有用的特徵，我們可以使用Python的pandas函式庫將日期轉換為datetime格式，並提取年、月、日等資訊。

import pandas as pd

# 將日期轉換為datetime格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

# 提取年、月、日資訊
df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day

print(df.head())

輸出結果如下：

| date | meantemp | humidity | year | month | day | |

-|

|

|

|

|

–| | 2013-01-01 | 10.000000| 84.500000| 2013 | 1 | 1 | | 2013-01-02 | 7.400000 | 92.000000| 2013 | 1 | 2 | | 2013-01-03 | 7.166667 | 87.000000| 2013 | 1 | 3 | | 2013-01-04 | 8.666667 | 71.333333| 2013 | 1 | 4 | | 2013-01-05 | 6.000000 | 86.833333| 2013 | 1 | 5 |

內容解密：

  • pd.to_datetime()函式用於將字串轉換為datetime格式。
  • dt.year、dt.month、dt.day用於提取年、月、日資訊。
  • df.head()用於顯示資料集的前幾行。

時間資料的應用

時間資料的拆分可以應用於各種場景，例如：

  • 預測銷量：根據歷史銷量資料，可以預測未來某一特定日期的銷量。
  • 天氣預報：根據歷史天氣資料，可以預測未來某一特定日期的天氣。
  • 財務分析：根據歷史財務資料，可以分析公司的財務狀況並預測未來的財務表現。

圖表翻譯：

圖表翻譯：

  • 時間資料的拆分是將時間資訊轉換為有用的特徵的過程。
  • 提取年月日資訊可以用於各種應用，例如預測銷量、天氣預報、財務分析等。

氣象資料分析

氣象學中，風速和氣壓是兩個非常重要的引數，對於天氣預報和氣候研究具有重要意義。以下我們將對給定的風速和氣壓資料進行分析。

風速分析

給定的風速資料為：2.980000、4.633333、1.233333、3.700000。這些資料代表了在不同時間或地點測量到的風速值。風速是衡量風力強度的一個重要指標，對於航海、航空和氣象預報等領域都有重要的應用價值。

風速統計分析

對給定的風速資料進行統計分析，可以得到以下結果：

  • 最大風速：4.633333
  • 最小風速：1.233333
  • 平均風速：（2.980000 + 4.633333 + 1.233333 + 3.700000）/ 4 = 3.136667

這些統計資料可以幫助我們瞭解風速的變化情況和平均水平。

氣壓分析

給定的氣壓資料為：1015.666667、1017.800000、1018.666667、1017.166667、1016.500000。這些資料代表了在不同時間或地點測量到的氣壓值。氣壓是衡量大氣壓力的指標，對於天氣預報和氣候研究具有重要意義。

氣壓統計分析

對給定的氣壓資料進行統計分析，可以得到以下結果：

  • 最大氣壓：1018.666667
  • 最小氣壓：1015.666667
  • 平均氣壓：（1015.666667 + 1017.800000 + 1018.666667 + 1017.166667 + 1016.500000）/ 5 = 1017.160000

這些統計資料可以幫助我們瞭解氣壓的變化情況和平均水平。

年份分析

給定的年份資料為：2013、2013、2013、2013。這些資料代表了測量風速和氣壓的年份。由於所有年份均為2013，因此這些資料可能來自同一年的觀測記錄。

年份統計分析

由於所有年份均相同，因此無需進行進一步的統計分析。

內容解密

以上分析過程中，我們使用了基本的統計方法來計算風速和氣壓的平均值、最大值和最小值。這些統計資料可以幫助我們瞭解風速和氣壓的變化情況和平均水平。同時，我們也注意到所有測量記錄均來自同一年的觀測記錄，這可能意味著這些資料來自同一年的天氣觀測記錄。

圖表翻譯

此圖表示了整個分析過程的流程，從讀取風速資料開始，到計算風速平均值、最大值和最小值，然後讀取氣壓資料，計算氣壓平均值、最大值和最小值，最後結合風速和氣壓結果並輸出最終結果。這個流程圖可以幫助我們更好地理解整個分析過程的邏輯和步驟。

時間相關特徵工程

時間相關特徵工程是一種重要的資料前處理技術，尤其是在時間序列分析中。時間序列分析涉及到對資料進行時間維度的分析，以便更好地理解資料的變化趨勢和模式。

時間特徵的提取

在進行時間序列分析時，首先需要將時間資料轉換為適合分析的格式。這包括將時間戳轉換為年、月、日等時間單位。使用Python的pandas函式庫，可以輕鬆地實作這一功能。

import pandas as pd

# 建立一個簡單的時間序列資料
data = {
    'year': [2013, 2013, 2013, 2013, 2013],
    'month': [1, 2, 3, 4, 5],
    'day': [1, 2, 3, 4, 5]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

滯後變數的建立

在時間序列分析中，滯後變數（lag variables）是一種常用的特徵工程技術。滯後變數是指根據過去的值來預測未來的值。例如，如果我們想要預測某個公司的股票價格，我們會考慮過去的股票價格值。

使用pandas的shift()方法，可以輕鬆地建立滯後變數。

# 建立一個簡單的時間序列資料
data = {
    'date': ['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05'],
    'meantemp': [10.0, 7.4, 7.166667, 8.666667, 6.0]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 建立一個滯後1天的特徵
df['lag_1'] = df['meantemp'].shift(1)

print(df)

多重滯後變數的建立

在某些情況下，我們可能需要建立多重滯後變數。例如，如果我們想要分析每週的趨勢，我們可以建立每週的滯後變數。

# 建立多重滯後變數
for i in range(1, 6):
    df[f'lag_{i}'] = df['meantemp'].shift(i)

print(df)

透過這些方法，可以有效地提取時間相關特徵，並建立滯後變數以便進行時間序列分析。這些技術在預測股票價格、天氣預報等領域中都有廣泛的應用。

時序資料處理：建立歷史溫度資料

在進行時序分析時，瞭解資料的趨勢和模式是非常重要的。為了達到這個目的，我們可以使用 Pandas 這個 Python 函式庫來處理和分析時序資料。

首先，我們需要建立歷史溫度資料的 lag 變數。Lag 變數是指在某個時間點之前的觀察值。在這個例子中，我們建立了 5 個 lag 變數，分別代表 1、2、3、4 和 5 天前的平均溫度。

import pandas as pd

# 假設 df 是一個包含 'date' 和 'meantemp' 欄位的 DataFrame
df['lag_1'] = df['meantemp'].shift(1)
df['lag_2'] = df['meantemp'].shift(2)
df['lag_3'] = df['meantemp'].shift(3)
df['lag_4'] = df['meantemp'].shift(4)
df['lag_5'] = df['meantemp'].shift(5)

# 將 DataFrame 的欄位重新排列
df = df[['date', 'lag_1', 'lag_2', 'lag_3', 'lag_4', 'lag_5', 'meantemp']]

# 顯示前 10 筆資料
print(df.head(10))

內容解密：瞭解 Lag 變數的建立

在上面的程式碼中，我們使用了 shift() 函式來建立 lag 變數。shift() 函式可以將資料往下或往上移動一定的行數。在這個例子中，我們將 meantemp 欄位的資料往下移動 1、2、3、4 和 5 行，分別建立了 5 個 lag 變數。

圖表翻譯：視覺化歷史溫度資料

為了更好地瞭解歷史溫度資料的趨勢和模式，我們可以使用 Plantuml 圖表來視覺化這些資料。

圖表翻譯：瞭解視覺化歷史溫度資料的流程

在上面的 Plantuml 圖表中，我們可以看到建立 Lag 變數和視覺化歷史溫度資料的流程。首先，我們需要建立 Lag 變數，然後我們可以使用這些變數來視覺化歷史溫度資料。最後，我們可以分析這些資料的趨勢和模式，以便更好地瞭解時序資料的特性。

時序資料分析

在進行時序資料分析時，瞭解資料的趨勢和模式是非常重要的。時序資料通常會根據時間順序排列，觀察資料隨時間的變化可以幫助我們發現潛在的趨勢、季節性變化或週期性模式。

時序資料的特徵

時序資料具有以下幾個特徵：

  1. 趨勢（Trend）：資料隨時間的推移呈現出來的長期變化趨勢。
  2. 季節性（Seasonality）：資料在固定時間間隔內出現的週期性變化。
  3. 週期性（Cyclicity）：資料在較長的時間間隔內出現的週期性變化。

時序資料分析的步驟

進行時序資料分析的步驟包括：

  1. 資料收集：蒐集時序資料，確保資料完整且正確。
  2. 資料清理：檢查資料是否有缺失值或異常值，進行必要的清理和處理。
  3. 視覺化：使用圖表和視覺化工具來觀察資料的趨勢和模式。
  4. 模型建立：根據資料的特徵，選擇適合的模型（如ARIMA、 Prophet等）來進行預測和分析。

時序資料分析的應用

時序資料分析在各個領域都有廣泛的應用，包括：

  1. 金融：預測股票價格、匯率和其他金融指標的變化。
  2. 氣象：預測天氣模式和氣候變化。
  3. 交通：預測交通流量和路況。
  4. 銷售：預測產品銷售量和趨勢。

內容解密：

上述的lag_1、lag_2和lag_3代表的是時序資料中不同時間間隔的延遲值。NaN代表的是缺失值，表示在該時間點沒有可用的資料。數值則代表的是在不同時間點的實際觀察值。這些資料可以用於建立時序模型，預測未來的趨勢和變化。

圖表翻譯：

此圖示時序資料分析的流程，從資料收集開始，經過資料清理、視覺化，到模型建立和預測分析。每一步驟都對於理解和預測時序資料中的趨勢和模式至關重要。

時序資料分析

在進行時序資料分析時，瞭解資料的趨勢和模式是非常重要的。時序資料是一種按照時間順序排列的資料，例如股票價格、氣溫、銷量等。下面是一個簡單的時序資料集：

時間資料
110.000000
27.400000
37.166667
48.666667
56.000000
67.000000

時序資料特徵

時序資料具有以下幾個特徵：

  • 趨勢（Trend）：資料隨著時間的推移而呈現的上升或下降趨勢。
  • 季節性（Seasonality）：資料在一定時間間隔內反復出現的模式。
  • 週期性（Cyclicity）：資料在一定時間間隔內反復出現的模式，但與季節性不同的是，週期性不是固定的時間間隔。

時序資料分析方法

時序資料分析方法包括：

  • 移動平均法：使用歷史資料的移動平均值來預測未來的資料。
  • 自迴歸積分移動平均法（ARIMA）：使用自迴歸、積分和移動平均三個部分來預測未來的資料。
  • 季節性分解：將時序資料分解為趨勢、季節性和誤差三個部分。

時序資料應用

時序資料分析在很多領域都有廣泛的應用，例如：

  • 金融：預測股票價格、收益率等。
  • 氣象：預測天氣、氣溫等。
  • 銷售：預測銷量、需求等。

內容解密

時序資料分析是一種重要的資料分析方法，透過對時序資料的趨勢、季節性和週期性的分析，可以對未來的資料進行預測和判斷。在實際應用中，時序資料分析可以幫助企業和組織做出更好的決策。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title JamesStein 編碼技術與時間序列特徵工程

package "機器學習流程" {
    package "資料處理" {
        component [資料收集] as collect
        component [資料清洗] as clean
        component [特徵工程] as feature
    }

    package "模型訓練" {
        component [模型選擇] as select
        component [超參數調優] as tune
        component [交叉驗證] as cv
    }

    package "評估部署" {
        component [模型評估] as eval
        component [模型部署] as deploy
        component [監控維護] as monitor
    }
}

collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型

note right of feature
  特徵工程包含：
  - 特徵選擇
  - 特徵轉換
  - 降維處理
end note

note right of eval
  評估指標：
  - 準確率/召回率
  - F1 Score
  - AUC-ROC
end note

@enduml

圖表翻譯

此圖示時序資料分析的流程，從時序資料開始，經過趨勢分析、季節性分析和週期性分析，最終得到預測結果。每個步驟都對應著時序資料分析中的重要環節，透過這個流程，可以對時序資料進行全面性的分析和預測。

從技術架構視角來看，James-Stein 編碼、M估計編碼以及時間相關特徵工程技術，都為處理機器學習中的類別和時序資料提供了有效的解決方案。James-Stein 編碼巧妙地平衡了條件均值和全域性均值，M 估計編碼則引入了貝葉斯方法和正則化強度，更適用於高基數資料。然而，這些方法並非完美無缺。James-Stein 編碼對正態分佈的依賴限制了其在分類別任務中的普適性，而 M 估計編碼的超引數 m 的選擇仍需依賴經驗。時間相關特徵工程則需根據資料特性選擇合適的編碼方法和滯後變數，才能有效捕捉時序資料的趨勢和模式。目前，HephAIstos 等工具提供了便捷的編碼和特徵工程方法，簡化了開發流程。展望未來，更精細的自動化特徵工程技術，以及針對非正態分佈資料的編碼方法，將是重要的發展方向。對於追求模型效能的開發者，深入理解這些技術的優劣勢，並結合實際資料特性進行選擇，才能最大限度地發揮其價值。玄貓認為，隨著機器學習模型的日益複雜，特徵工程的重要性將更加凸顯，值得投入更多研究和探索。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。