🏠 Strona Główna
Benchmarki
📊 Wszystkie benchmarki 🦖 Dinozaur v1 🦖 Dinozaur v2 ✅ Aplikacje To-Do List 🎨 Kreatywne wolne strony 🎯 FSACB - Ostateczny pokaz 🌍 Benchmark tłumaczeń
Modele
🏆 Top 10 modeli 🆓 Darmowe modele 📋 Wszystkie modele ⚙️ Kilo Code
Zasoby
💬 Biblioteka promptów 📖 Słownik AI 🔗 Przydatne linki
Advanced

Продвинутое конструирование признаков для временных рядов

#data-science #machine-learning #feature-engineering #time-series

Создание комплекса признаков для прогнозирования спроса с учетом сезонности и внешних факторов.

Разработайте комплексную стратегию конструирования признаков (feature engineering) для модели прогнозирования спроса в ритейле на основе данных о продажах за 5 лет. Опишите методы обработки отсутствующих данных, подходы к декомпозиции временных рядов (тренд, сезонность, шум) и способы кодирования категориальных переменных высокого кардинальности. Также предложите методы создания лаговых признаков и скользящих окон для захвата долгосрочных зависимостей.