🏠 Главная
Бенчмарки
📊 Все бенчмарки 🦖 Динозавр v1 🦖 Динозавр v2 ✅ Приложения To-Do List 🎨 Творческие свободные страницы 🎯 FSACB - Ультимативный показ 🌍 Бенчмарк перевода
Модели
🏆 Топ-10 моделей 🆓 Бесплатные модели 📋 Все модели ⚙️ Режимы Kilo Code
Ресурсы
💬 Библиотека промптов 📖 Глоссарий ИИ 🔗 Полезные ссылки
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.