K
не в курсе? а библиотеки есть какие для выявления похожестии или аномалии в рядах/ряде?
Детекция аномалий в тс - это ж отдельная задача. Я в свое время ее решал обычным автоэнкодером
Size: a a a
2021 February 19
K
Так что библиотечка - tf.keras или torch)
DP
не в курсе? а библиотеки есть какие для выявления похожестии или аномалии в рядах/ряде?
Это как уже указали отдельная задача. Решений много, но не знаю ввиде библиотек. Можно брать любую модель, способную давать конфиденс своего предсказания
DP
Нейросети с дропаутом, с квантильным лоссом, ngboost, просто баггинг большого числа моделей и смотреть дов. интервал
AO
профет не плохо работает. но с тюнингом.
вот у меня меня сотни рядов. я б хотел понять их похожесть, и далее для них одинаково затюнить профет. а далее ловить аномалии на каждый день прогноза через дов интервалы
вот у меня меня сотни рядов. я б хотел понять их похожесть, и далее для них одинаково затюнить профет. а далее ловить аномалии на каждый день прогноза через дов интервалы
AO
идея такая была
AO
мне причем mape какая нить в 20-25 % по недели зайдет. большая точность не сильна нужна
K
Нейросети с дропаутом, с квантильным лоссом, ngboost, просто баггинг большого числа моделей и смотреть дов. интервал
Тебе удалось ngboost завести?
K
В том плане, что он же не на плюсах написан. Невероятно медленно у меня работал всегда
DP
Тебе удалось ngboost завести?
Нет( я как пример модели выдающей ci. Может и выстрелит.
Насчет реализации - а xgboost вроде научился ci предсказывать и у них ссылка на ngboost стоит, не пробовал?
Насчет реализации - а xgboost вроде научился ci предсказывать и у них ссылка на ngboost стоит, не пробовал?
K
Нет( я как пример модели выдающей ci. Может и выстрелит.
Насчет реализации - а xgboost вроде научился ci предсказывать и у них ссылка на ngboost стоит, не пробовал?
Насчет реализации - а xgboost вроде научился ci предсказывать и у них ссылка на ngboost стоит, не пробовал?
А что за axgboost? Я знаю только augboost и xgboost с похожими названиями)
DP
У меня слились буквы
K
Честно говоря, не слышал, чтоб хгб что-то такое научился делать. Последнее, что от них слышал — это что там теперь можно веса признакам при feature_fraction выбирать. Как-то лгбм чаще пользуюсь
K
профет не плохо работает. но с тюнингом.
вот у меня меня сотни рядов. я б хотел понять их похожесть, и далее для них одинаково затюнить профет. а далее ловить аномалии на каждый день прогноза через дов интервалы
вот у меня меня сотни рядов. я б хотел понять их похожесть, и далее для них одинаково затюнить профет. а далее ловить аномалии на каждый день прогноза через дов интервалы
Я когда-то решал задачку детекции аномалий в показаниях каких-то там устройств в серверной. Был многомерный стационарный временной ряд. У меня в итоге там лучше всех зашёл обычный изолес
DP
Честно говоря, не слышал, чтоб хгб что-то такое научился делать. Последнее, что от них слышал — это что там теперь можно веса признакам при feature_fraction выбирать. Как-то лгбм чаще пользуюсь
Пардон, catboost
K
Пардон, catboost
Хм. Посмотрю. Кстати о катбусте, как вам boost then convolve?
K
Меня что-то совсем не впечатлило, честно говоря
DP
Хм. Посмотрю. Кстати о катбусте, как вам boost then convolve?
Это из сберлоги доклад + статья?
K
Это из сберлоги доклад + статья?
Ага
DP
Я бы подождал примера боевого применения. Сама идея имхо прикольная. Но почему должна сильно взлететь - пока нет интуиции