Qu’est-ce que la prévision de série temporelle ?

La prévision de série temporelle consiste à prédire des données futures en utilisant des informations passées. Cette méthode est utile dans des domaines tels que la finance, la météorologie et la gestion des stocks.

Il existe deux types de prévisions : la prévision à une seule étape, qui prédit uniquement la prochaine valeur, et la prévision multi-étapes, qui prédit des valeurs futures sur plusieurs périodes, comme des semaines ou des mois.

Comment fonctionne PyCaret ?

PyCaret est un outil Python qui simplifie la prévision de série temporelle en automatisant de nombreuses étapes du workflow d’apprentissage automatique, comme le choix des modèles, l’ingénierie des fonctionnalités et la recherche des meilleurs modèles performants.

PyCaret offre plusieurs avantages :

• Facilité d’utilisation : PyCaret rend la mise en place des modèles d’apprentissage automatique simple avec son interface intuitive.
• Sélection complète de modèles : PyCaret propose de nombreux modèles de série temporelle, tels que ARIMA, ETS et Prophet.
• Ingénierie automatique des fonctionnalités : PyCaret crée des fonctionnalités utiles, comme les points de données passés et les moyennes mobiles, pour améliorer les prédictions.
• Ajustement et évaluation des modèles : PyCaret aide à améliorer les modèles en ajustant les paramètres et en vérifiant leurs performances.

Mise en place d’une prévision multi-étapes avec PyCaret

Pour commencer, vous devez initialiser l’environnement PyCaret pour la prévision de série temporelle en utilisant la fonction `setup()`.

Voici un exemple de code pour initialiser l’environnement :

ts_setup = setup(data=data, target=’Passengers’, session_id=123, fold=3, fh=12)

Après avoir entraîné et ajusté votre modèle, vous pouvez faire des prévisions multi-étapes en utilisant la fonction `predict_model()`.

Cela vous donnera une table avec les prédictions historiques et les prévisions futures pour la période définie.

Visualisation des résultats

Les visualisations aident à comprendre les performances du modèle. PyCaret offre des outils de tracé intégrés.

Vous pouvez tracer des diagnostics de modèle et des tracés de prévision pour évaluer et visualiser vos résultats.

Enregistrement et déploiement du modèle

Une fois votre modèle prêt, vous pouvez le sauvegarder en utilisant la fonction `save_model()` et le recharger avec `load_model()` pour une utilisation future.