Modelos híbridos Introducción La regresión lineal sobresale en la extrapolación de tendencias, pero no puede aprender interacciones. XGBoost sobresale en el aprendizaje de interacciones, pero no puede extrapolar tendencias. En este post, aprenderemos cómo crear predictores “híbridos” que combinan algoritmos de aprendizaje complementarios y permiten que las fortalezas de uno compensen las debilidades del otro.
Serie temporal como feature ¿Qué es dependencia serial? Ya conocemos las propiedades de las series temporales que se modelan más fácilmente como propiedades dependientes del tiempo, es decir, con features que podíamos derivar directamente del índice del tiempo. Sin embargo, algunas propiedades de las series temporales solo se pueden modelar como propiedades dependientes serialmente, es decir, usando como features valores pasados de la serie objetivo.
Estacionalidad ¿Qué es la estacionalidad? Se dice que una serie temporal exhibe estacionalidad siempre que haya un cambio regular y periodico en la media de la serie. Generalmente, los cambios estacionales siguen el reloj y el calendario. Son comunes las repeticiones en un día, una semana o un año.
Tendencia ¿Qué es una tendencia? El componente tendencia de una serie temporal representa un cambio persistente a largo plazo en la media de la serie. La tendencia es la parte más lenta del movimiento de una serie, la parte que representa la mayor escala de tiempo de importancia.