קורס בינה מלאכותית : RB20 – שיעור 3 Time series ולמידת מכונה

יצירת VIRTUAL ENV

הרצת ה ENV

conda create –name env_image1 python=3.5.4

conda activate env_image1

conda info –envs

למשל

D:\TWS API\source\pythonclient

הסדרות אינם מציטות ל GUASS-MRKOV בניגוד למידע ריגרסיה ליניארי

index2018.csv ייש להורדי

נבדוק בצורה ראשונית את הנתונים

נריץ בדיקה איפה חסר נתונים :

פניה ישירה לעמודה

הדפסת הערכים

קרולציות בין שתי סדרות זמן

QQ PLOT

ציך ה Y מראה ערך למשל מחיר מ 0 עד 3000

ציר ה X מראה את כמות הפיזור – יש לבדוק לעומק התפלגות זאת

DATE

נמיר את הזמן מצב טקסט למצב תאריך

נכניס לתוך משתנה

עכשיו נקבל מידע בצורה טובה – שנוכל לבצע ניתוח

יצרית אינדקס DATE

בגלל שהם אינדקס

re kph hnh gcsuv

ממלאים תאים חסרים לפי תא לפני או תא אחרי ועוד

פיצול דאטא פריים עבור למידת מכונה

בדיקה שאין OVER LAPPING

ניצור רעש לבן על DATAFRAME קיים

על מנת להשוות סדרות צריך שיהיה להם אותו אורך ואותו גובה

רעש לבן

Stationarity

here are some examples of stationary and non-stationary time series:

Stationary Time Series:

An example of a stationary time series is a series of annual rainfall measurements over many years in a region where the climate remains relatively constant. In this case, the mean, variance, and autocovariance of the rainfall measurements remain constant over time.

Non-Stationary Time Series:

An example of a non-stationary time series is a series of monthly temperature measurements over many years in a region that experiences seasonal changes. In this case, the mean temperature, variance, and autocovariance of the temperature measurements change over time due to seasonal fluctuations.

Another example of a non-stationary time series is a stock price series that shows an increasing or decreasing trend over time. In this case, the mean of the series is changing over time, which violates the stationarity assumption.