Урок 6: Будущие регрессоры
Для моделирования будущих регрессоров необходимо знать как прошлые, так и будущие значения этих регрессоров. Таким образом, в отличие от отставших регрессоров в предыдущем уроке, будущие регрессоры также имеют прогнозируемое значение на будущее, помимо исторических данных.
ds | y | temperature | |
---|---|---|---|
0 | 2015-01-01 | 64.92 | 277.00 |
1 | 2015-01-02 | 58.46 | 277.95 |
2 | 2015-01-03 | 63.35 | 278.83 |
3 | 2015-01-04 | 50.54 | 279.64 |
4 | 2015-01-05 | 64.89 | 279.05 |
MAE | RMSE | Loss | RegLoss | epoch | |
---|---|---|---|---|---|
0 | 67.432861 | 79.714500 | 0.789800 | 0.0 | 0 |
1 | 40.313995 | 49.790257 | 0.434656 | 0.0 | 1 |
2 | 23.730885 | 29.712715 | 0.221153 | 0.0 | 2 |
3 | 13.360303 | 17.117233 | 0.094893 | 0.0 | 3 |
4 | 10.110947 | 13.336704 | 0.061117 | 0.0 | 4 |
... | ... | ... | ... | ... | ... |
95 | 4.837646 | 6.482005 | 0.016463 | 0.0 | 95 |
96 | 4.830614 | 6.461479 | 0.016331 | 0.0 | 96 |
97 | 4.829221 | 6.457165 | 0.016324 | 0.0 | 97 |
98 | 4.823629 | 6.465248 | 0.016352 | 0.0 | 98 |
99 | 4.838150 | 6.507308 | 0.016487 | 0.0 | 99 |
100 rows × 5 columns
Last updated