Hareketli Pencereler ve Gecikmeler
Yumuşatma ve gecikme özellikleri
Hareketli Pencereler ve Gecikmeler, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Dalgalanmaları Yumuşatmak
Ham zaman serileri dalgalı olabilir. Kayan pencere, yakın noktaların ortalamasını alarak temel sinyali görmeyi kolaylaştırır. 🌊
Pencere Aslında Nedir
Pencere, yakın zamandaki noktaların sabit sayıda olan bölümüdür. Her konumda bir özeti yeniden hesaplayarak adım adım ileri kayar.
Kayan Ortalama
En yaygın işlem kayan ortalamadır: çizgiyi yumuşatmak için son birkaç değerin ortalamasını alır. pandas bunu tek satırda yapmanızı sağlar.
sales.rolling(window=7).mean()Pencere Boyutu Bir Tercihtir
Daha büyük bir pencere daha fazla yumuşatır ancak yavaş tepki verir; daha küçük pencere hızlı tepki verir fakat daha gürültülüdür. Boyutu sorunuza göre ayarlayın.
İlk Değerler NaN Olur
7'lik bir pencerenin hesaplama yapabilmesi için 7 noktaya ihtiyacı vardır. Bu nedenle yeterli geçmiş oluşana kadar ilk satırlar NaN olarak döner.
Ortalamadan Ötesi
Kayan işlemler yalnızca ortalamalarla sınırlı değildir. Kayan std, tek başına trendlerin gizlediği oynaklığın zaman içinde nasıl değiştiğini gösterir.
sales.rolling(window=30).std()Gecikmeyle Tanışın
Gecikme, yalnızca daha önceki bir zaman adımındaki değerdir. Dünkü satışların bir sütun olarak kullanılması, gecikmeli-1 özelliğidir.
shift Gecikme Oluşturur
pandas, gecikmeleri shift ile oluşturur. shift(1) çağrısı her değeri bir satır aşağı taşır; böylece her satır geçmişini görür.
df['lag_1'] = sales.shift(1)Gecikmeler Tahminleri Neden Güçlendirir
Çoğu seri kendi yakın geçmişine bağlıdır. Bir modele iyi gecikme özellikleri vermek, dünkü değerin bugünü tahmin ettiğini öğrenmesini sağlar.
Fark Alma da Bir Gecikmedir
Önceki değeri çıkarmak, yani değerden gecikmesini çıkarmak, adımlar arasındaki değişimi verir. Fark alma işleminin temeli budur.
df['change'] = sales - sales.shift(1)Kayan İşlemleri ve Gecikmeleri Birleştirin
Güçlü özellik kümeleri genellikle ikisini de birleştirir: birkaç gecikme ve bir kayan ortalama. Birlikte yakın geçmişteki düzeyi ve yönü yakalarlar.
Kısa Kontrol
Hangi pandas yöntemi, gecikme özelliği oluşturmak için değerleri önceki zaman adımına taşır?
Özet: Geçmişi Özellik Olarak Kullanmak
Yumuşatmak için rolling pencerelerini, geçmişi bugüne taşımak için shift üzerinden gecikmeleri kullandınız; bunlar zaman serisi özelliklerinin iki temel aracıdır.
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Hareketli Pencereler ve Gecikmeler” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Hareketli Pencereler ve Gecikmeler” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Hareketli Pencereler ve Gecikmeler” dersinde ne öğreneceğim?
Yumuşatma ve gecikme özellikleri Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 2. dersidir.
“Hareketli Pencereler ve Gecikmeler” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Data Science Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Trend, Mevsimsellik ve Gürültü
- Hareketli Pencereler ve Gecikmeler
- Durağanlık ve Fark Alma
- İlk Tahmin Temeliniz