Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python

Este capítulo é uma introdução aos conceitos básicos de aprendizado de máquina, dados de séries temporais e a interseção entre os dois.

A maneira mais fácil de incorporar séries temporais ao seu pipeline de aprendizado de máquina é usá-las como recursos em um modelo. Este capítulo aborda os recursos comuns que são extraídos das séries temporais para que você possa fazer aprendizado de máquina.

Se você quiser prever padrões a partir de dados ao longo do tempo, há considerações especiais a serem feitas sobre como escolher e construir o modelo. Este capítulo aborda como obter insights sobre os dados antes de ajustar o modelo, bem como as práticas recomendadas no uso de modelagem preditiva para dados de séries temporais.

Depois de obter um modelo para prever dados de séries temporais, você precisa decidir se ele é um modelo bom ou ruim. Este capítulo aborda os fundamentos da geração de previsões com modelos para validá-los com dados de "teste".