В этом вопросе. Существует ли метод построения деревьев решений, который учитывает структурированные / иерархические / многоуровневые предикторы? - они упоминают метод данных панели для деревьев.
Существуют ли специальные методы данных панели для поддержки векторных машин и нейронных сетей? Если да, не могли бы вы привести несколько статей для алгоритмов и (если они есть) пакетов R, реализующих его?
r
machine-learning
svm
panel-data
cart
Карлос Синелли
источник
источник
Ответы:
LSTM (долговременная кратковременная память) может иметь отношение к вам. Этот тип модели может обрабатывать несколько объектов в разные моменты времени, которые должны соответствовать данным панели. Вот очень хорошее объяснение концепции LSTM, и здесь это пакет , который реализует R версию LSTM.
источник
Если у вас есть данные панели, есть разные задачи, которые вы можете попытаться решить, например, классификация / регрессия временных рядов или прогнозирование панели. И для каждой задачи существует множество подходов к ее решению.
Когда вы хотите использовать методы машинного обучения для решения задач прогнозирования, существует несколько подходов:
Что касается ваших входных данных (X), обработки единиц (например, стран, отдельных лиц и т. Д.) В качестве образцов iid, вы можете
Что касается ваших выходных данных (у), если вы хотите прогнозировать несколько временных точек в будущем, вы можете
Все вышеперечисленные подходы в основном сводят проблему панельного прогнозирования к регрессии временного ряда или табличной регрессии. Когда ваши данные находятся в формате временных рядов или табличной регрессии, вы также можете добавлять любые неизменяемые во времени функции для пользователей.
Конечно, есть и другие варианты решения проблемы панельного прогнозирования, например, использование классических методов прогнозирования, таких как ARIMA, адаптированных для панельных данных, или методов глубокого обучения, которые позволяют напрямую составлять последовательности для последовательных прогнозов.
источник