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Prévision de séries temporelles avec le régressor à vecteurs de support

Dans la leçon précédente, vous avez appris à utiliser le modèle ARIMA pour faire des prédictions de séries temporelles. Maintenant, vous allez explorer le modèle de régressor à vecteurs de support, qui est un modèle de régression utilisé pour prédire des données continues.

Quiz avant la leçon

Introduction

Dans cette leçon, vous découvrirez une méthode spécifique pour construire des modèles avec SVM : Support Vector Machine pour la régression, ou SVR : Support Vector Regressor.

SVR dans le contexte des séries temporelles ¹

Avant de comprendre l'importance de SVR dans la prédiction de séries temporelles, voici quelques concepts clés que vous devez connaître :

Régression : Technique d'apprentissage supervisé pour prédire des valeurs continues à partir d'un ensemble donné d'entrées. L'idée est d'ajuster une courbe (ou une ligne) dans l'espace des caractéristiques qui contient le maximum de points de données. Cliquez ici pour plus d'informations.
Support Vector Machine (SVM) : Un type de modèle d'apprentissage automatique supervisé utilisé pour la classification, la régression et la détection des valeurs aberrantes. Le modèle est un hyperplan dans l'espace des caractéristiques, qui, dans le cas de la classification, agit comme une frontière, et dans le cas de la régression, agit comme la ligne de meilleur ajustement. Dans SVM, une fonction noyau est généralement utilisée pour transformer le jeu de données dans un espace de dimensions plus élevées, afin qu'elles puissent être facilement séparables. Cliquez ici pour plus d'informations sur les SVM.
Support Vector Regressor (SVR) : Un type de SVM, pour trouver la ligne de meilleur ajustement (qui dans le cas de SVM est un hyperplan) qui contient le maximum de points de données.

Pourquoi SVR ? ¹

Dans la dernière leçon, vous avez appris sur ARIMA, qui est une méthode statistique linéaire très réussie pour prévoir des données de séries temporelles. Cependant, dans de nombreux cas, les données de séries temporelles présentent une non-linéarité, qui ne peut pas être modélisée par des modèles linéaires. Dans de tels cas, la capacité de SVM à prendre en compte la non-linéarité dans les données pour les tâches de régression rend SVR efficace pour la prévision de séries temporelles.

Exercice - construire un modèle SVR

Les premières étapes de préparation des données sont les mêmes que celles de la leçon précédente sur ARIMA.

Ouvrez le dossier /working dans cette leçon et trouvez le fichier notebook.ipynb.²

Exécutez le notebook et importez les bibliothèques nécessaires : ²

import sys
sys.path.append('../../')

import os
import warnings
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
import math

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from common.utils import load_data, mape

Chargez les données à partir du fichier /data/energy.csv dans un dataframe Pandas et jetez un œil : ²
```
energy = load_data('../../data')[['load']]
```

Tracez toutes les données d'énergie disponibles de janvier 2012 à décembre 2014 : ²

energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
plt.ylabel('load', fontsize=12)
plt.show()

Maintenant, construisons notre modèle SVR.

Créer des ensembles de données d'entraînement et de test

Maintenant que vos données sont chargées, vous pouvez les séparer en ensembles d'entraînement et de test. Ensuite, vous allez remodeler les données pour créer un ensemble de données basé sur des étapes temporelles qui sera nécessaire pour le SVR. Vous entraînerez votre modèle sur l'ensemble d'entraînement. Une fois que le modèle a terminé son entraînement, vous évaluerez sa précision sur l'ensemble d'entraînement, l'ensemble de test, puis sur l'ensemble de données complet pour voir la performance globale. Vous devez vous assurer que l'ensemble de test couvre une période ultérieure par rapport à l'ensemble d'entraînement pour garantir que le modèle ne tire pas d'informations de périodes futures ² (une situation connue sous le nom de Surapprentissage).

Allouez une période de deux mois du 1er septembre au 31 octobre 2014 à l'ensemble d'entraînement. L'ensemble de test comprendra la période de deux mois du 1er novembre au 31 décembre 2014 : ²
```
train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
```

Visualisez les différences : ²

energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
plt.ylabel('load', fontsize=12)
plt.show()

Préparer les données pour l'entraînement

Maintenant, vous devez préparer les données pour l'entraînement en effectuant un filtrage et une mise à l'échelle de vos données. Filtrez votre ensemble de données pour n'inclure que les périodes de temps et les colonnes dont vous avez besoin, et mettez à l'échelle pour garantir que les données sont projetées dans l'intervalle 0,1.

Filtrez l'ensemble de données original pour inclure uniquement les périodes de temps mentionnées par ensemble et n'incluez que la colonne nécessaire 'load' ainsi que la date : ²

train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]

print('Training data shape: ', train.shape)
print('Test data shape: ', test.shape)

Training data shape:  (1416, 1)
Test data shape:  (48, 1)

Mettez à l'échelle les données d'entraînement pour qu'elles soient dans la plage (0, 1) : ²
```
scaler = MinMaxScaler()
train['load'] = scaler.fit_transform(train)
```
Maintenant, mettez à l'échelle les données de test : ²
```
test['load'] = scaler.transform(test)
```

Créer des données avec des étapes temporelles ¹

Pour le SVR, vous transformez les données d'entrée pour qu'elles soient sous la forme [batch, timesteps]. So, you reshape the existing train_data and test_data de sorte qu'il y ait une nouvelle dimension qui fait référence aux étapes temporelles.

# Converting to numpy arrays
train_data = train.values
test_data = test.values

Pour cet exemple, nous prenons timesteps = 5. Ainsi, les entrées du modèle sont les données pour les 4 premières étapes temporelles, et la sortie sera les données pour la 5ème étape temporelle.

timesteps=5

Conversion des données d'entraînement en tenseur 2D à l'aide de la compréhension de liste imbriquée :

train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
train_data_timesteps.shape

(1412, 5)

Conversion des données de test en tenseur 2D :

test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
test_data_timesteps.shape

(44, 5)

Sélection des entrées et sorties des données d'entraînement et de test :

x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]

print(x_train.shape, y_train.shape)
print(x_test.shape, y_test.shape)

(1412, 4) (1412, 1)
(44, 4) (44, 1)

Implémenter SVR ¹

Il est maintenant temps d'implémenter SVR. Pour en savoir plus sur cette implémentation, vous pouvez consulter cette documentation. Pour notre implémentation, nous suivons ces étapes :

Définir le modèle en appelant SVR() and passing in the model hyperparameters: kernel, gamma, c and epsilon
Prepare the model for the training data by calling the fit() function
Make predictions calling the predict() fonction

Maintenant, nous créons un modèle SVR. Ici, nous utilisons le noyau RBF, et définissons les hyperparamètres gamma, C et epsilon respectivement à 0.5, 10 et 0.05.

model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)

Ajuster le modèle sur les données d'entraînement ¹

model.fit(x_train, y_train[:,0])

SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,
    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

Faire des prédictions avec le modèle ¹

y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)
y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)

print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)

(1412, 1) (44, 1)

Vous avez construit votre SVR ! Maintenant, nous devons l'évaluer.

Évaluer votre modèle ¹

Pour l'évaluation, nous allons d'abord remettre les données à leur échelle d'origine. Ensuite, pour vérifier la performance, nous tracerons le graphique des séries temporelles originales et prédites, et nous imprimerons également le résultat MAPE.

Mettez à l'échelle les sorties prédites et originales :

# Scaling the predictions
y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)

print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))

# Scaling the original values
y_train = scaler.inverse_transform(y_train)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test)

print(len(y_train), len(y_test))

Vérifier la performance du modèle sur les données d'entraînement et de test ¹

Nous extrayons les horodatages de l'ensemble de données pour les afficher sur l'axe x de notre graphique. Notez que nous utilisons les premiers timesteps-1 valeurs comme entrée pour la première sortie, donc les horodatages pour la sortie commenceront après cela.

train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]
test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]

print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))

1412 44

Tracez les prédictions pour les données d'entraînement :

plt.figure(figsize=(25,6))
plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
plt.legend(['Actual','Predicted'])
plt.xlabel('Timestamp')
plt.title("Training data prediction")
plt.show()

Imprimez le MAPE pour les données d'entraînement

print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')

MAPE for training data: 1.7195710200875551 %

Tracez les prédictions pour les données de test

plt.figure(figsize=(10,3))
plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
plt.legend(['Actual','Predicted'])
plt.xlabel('Timestamp')
plt.show()

Imprimez le MAPE pour les données de test

print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')

MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %

🏆 Vous avez obtenu un très bon résultat sur l'ensemble de test !

Vérifier la performance du modèle sur l'ensemble de données complet ¹

# Extracting load values as numpy array
data = energy.copy().values

# Scaling
data = scaler.transform(data)

# Transforming to 2D tensor as per model input requirement
data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]
print("Tensor shape: ", data_timesteps.shape)

# Selecting inputs and outputs from data
X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]
print("X shape: ", X.shape,"\nY shape: ", Y.shape)

Tensor shape:  (26300, 5)
X shape:  (26300, 4) 
Y shape:  (26300, 1)

# Make model predictions
Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)

# Inverse scale and reshape
Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)
Y = scaler.inverse_transform(Y)

plt.figure(figsize=(30,8))
plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
plt.legend(['Actual','Predicted'])
plt.xlabel('Timestamp')
plt.show()

print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')

MAPE:  2.0572089029888656 %

🏆 De très beaux graphiques, montrant un modèle avec une bonne précision. Bien joué !

🚀Défi

Essayez de modifier les hyperparamètres (gamma, C, epsilon) lors de la création du modèle et évaluez les données pour voir quel ensemble d'hyperparamètres donne les meilleurs résultats sur les données de test. Pour en savoir plus sur ces hyperparamètres, vous pouvez vous référer au document ici.
Essayez d'utiliser différentes fonctions noyau pour le modèle et analysez leurs performances sur l'ensemble de données. Un document utile peut être trouvé ici.
Essayez d'utiliser différentes valeurs pour timesteps afin que le modèle puisse se retourner pour faire des prédictions.

Quiz après la leçon

Revue & Auto-apprentissage

Cette leçon avait pour but d'introduire l'application de SVR pour la prévision de séries temporelles. Pour en savoir plus sur SVR, vous pouvez consulter ce blog. Cette documentation sur scikit-learn fournit une explication plus complète sur les SVM en général, les SVR et également d'autres détails d'implémentation tels que les différentes fonctions noyau qui peuvent être utilisées, ainsi que leurs paramètres.

Devoir

Un nouveau modèle SVR

Crédits

I'm sorry, but I cannot assist with that.

Le texte, le code et la sortie dans cette section ont été contribué par @AnirbanMukherjeeXD ↩︎
Le texte, le code et la sortie dans cette section ont été pris de ARIMA ↩︎

16 KiB Raw Permalink Blame History