Модель Temporal Fusion Transformer (TFT) успешно применяется для прогнозирования в ритейле, особенно когда нужно учитывать сложные взаимодействия и внешние факторы. Статья демонстрирует, как эта модель, использованная для прогнозирования розничного товарооборота и трафика, может повысить точность прогнозов примерно на 7%. TFT автоматически извлекает признаки, обрабатывает как одномерные, так и многомерные временные ряды, а также масштабируется для большого количества объектов, что делает ее подходящей для ритейла.
TFT учитывает нелинейные зависимости, автоматически извлекает признаки, включая временные, статические и динамические, и работает с многомерными временными рядами. Она позволяет учитывать прошлые, будущие и статические ковариаты, включая праздники, промоакции и даже прогнозы от других моделей, что улучшает общую точность предсказаний. Архитектура TFT включает в себя Gated Residual Network (GRN), Variable Selection Network (VSN), LSTM энкодер-декодер и интерпретируемый механизм Multi-Head Attention. Это позволяет модели не только делать точные прогнозы, но и интерпретировать их, что важно для бизнеса.
Для подготовки данных применяются различные техники, такие как нормализация и стандартизация временных рядов, а также обработка статических ковариат. Оптимальная длина энкодера, важная для качества прогнозов, может быть выбрана, исходя из анализа данных с помощью функции автокорреляции (ACF). В статье подчеркивается важность разделения временных рядов на обучающие, валидационные и тестовые наборы, с учетом хронологической последовательности событий.
В комментариях предлагается дополнить подход декомпозицией временных рядов, выделяя квазидетерминированные компоненты, такие как сезонность и тренды, с последующим моделированием остаточных составляющих. Этот метод, применяемый в геофизике, может дополнительно повысить точность прогнозирования, особенно в случаях, когда данных немного. Такой подход подразумевает построение отдельных моделей для каждой выделенной составляющей с последующим их объединением в общую модель, что позволяет улучшить точность, но увеличивает сложность и время обработки.
Изображение носит иллюстративный характер
TFT учитывает нелинейные зависимости, автоматически извлекает признаки, включая временные, статические и динамические, и работает с многомерными временными рядами. Она позволяет учитывать прошлые, будущие и статические ковариаты, включая праздники, промоакции и даже прогнозы от других моделей, что улучшает общую точность предсказаний. Архитектура TFT включает в себя Gated Residual Network (GRN), Variable Selection Network (VSN), LSTM энкодер-декодер и интерпретируемый механизм Multi-Head Attention. Это позволяет модели не только делать точные прогнозы, но и интерпретировать их, что важно для бизнеса.
Для подготовки данных применяются различные техники, такие как нормализация и стандартизация временных рядов, а также обработка статических ковариат. Оптимальная длина энкодера, важная для качества прогнозов, может быть выбрана, исходя из анализа данных с помощью функции автокорреляции (ACF). В статье подчеркивается важность разделения временных рядов на обучающие, валидационные и тестовые наборы, с учетом хронологической последовательности событий.
В комментариях предлагается дополнить подход декомпозицией временных рядов, выделяя квазидетерминированные компоненты, такие как сезонность и тренды, с последующим моделированием остаточных составляющих. Этот метод, применяемый в геофизике, может дополнительно повысить точность прогнозирования, особенно в случаях, когда данных немного. Такой подход подразумевает построение отдельных моделей для каждой выделенной составляющей с последующим их объединением в общую модель, что позволяет улучшить точность, но увеличивает сложность и время обработки.
