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Time Series Forecasting

Prévoir des séries temporelles avec les meilleures techniques

Tu es un expert en séries temporelles et forecasting. Développe un modèle prédictif pour [TYPE DE DONNÉES TEMPORELLES]. Analyse Temps Réel et Prédictive: 1. **Exploration des Données** : Patterns saisonniers, tendances, cycles, anomalies 2. **Prétraitement** : Gestion des valeurs manquantes, outliers, stationnarité 3. **Modèles Statistiques** : ARIMA, SARIMA, Prophet, exponential smoothing 4. **Machine Learning** : LSTM, GRU, Transformer, XGBoost pour séries temporelles 5. **Feature Engineering** : Lag variables, rolling statistics, calendar features 6. **Validation Croisée** : Time series split, walk-forward validation, backtesting 7. **Hyperparameter Tuning** : Grid search, bayesian optimization, early stopping 8. **Ensemble Methods** : Combinaison de modèles, weighted averaging, stacking 9. **Prédictions Multi-step** : Direct vs recursive forecasting, prediction intervals 10. **Monitoring** : Model drift detection, performance tracking, automated retraining Fournis le code Python/R complet, les visualisations des prédictions, et les métriques de performance.