Maschinelles Lernen für Zeitreihendaten in Python

Am einfachsten integrierst du Zeitreihen in deine Machine-Learning-Pipeline, indem du sie als Features in einem Modell verwendest. Dieses Kapitel behandelt gängige Merkmale, die aus Zeitreihen extrahiert werden, um Machine Learning zu ermöglichen.

Wenn du Muster aus Daten über die Zeit vorhersagen möchtest, gibt es besondere Aspekte bei der Auswahl und dem Aufbau deines Modells. Dieses Kapitel zeigt, wie du vor dem Fitten deines Modells Einblicke in die Daten gewinnst, und vermittelt Best Practices für prädiktives Modellieren mit Zeitreihendaten.

Sobald du ein Modell zur Vorhersage von Zeitreihendaten hast, musst du entscheiden, ob es gut oder schlecht ist. Dieses Kapitel behandelt die Grundlagen der Vorhersageerzeugung mit Modellen, um sie gegen „Test“-Daten zu validieren.