Ошибки в прогнозировании LSTM

Если ты в первый раз копаешься в таких сложных вещах, как прогнозирование временных рядов, не беспокойся: ты не один. Ты, похоже, погрузился в море данных и пытаешься предсказывать будущее с помощью одной из самых продвинутых моделей — LSTM. Но твои предсказания всё ещё косые. Давай разберемся, почему так может быть.

Почему результаты модели никуда не годятся?

Короткое «окно» (window size): Предположим, ты пытаешься узнать температуру, наблюдая за минувшими двух минутками. Откровенно говоря, этого мало, чтобы уловить тренды. Попробуй расширить окно: начни хотя бы с часа, затем попробуй 2 часа или более.

Предсказание на долгосрок (forecasting step): Если ты пытаешься заглянуть на несколько дней вперёд — это как гадать на кофейной гуще без кофе. Начни с малого: предсказывай на 1 минуту, потом на 5-10, и оценивай получившиеся результаты.

Не учёл закономерности: Часто данные живут по своим ритмам: день, ночь, будни, выходные. Если LSTM обучается без понимания, что, например, воскресенье может сильно отличаться от вторника, успехов не жди. Добавь в свою модель такие признаки, как время суток или день недели, чтобы стало ясно, по каким законам живут твои данные.

Перегрузился моделью: Запомни — LSTM, как банка памяти: если много данных, а ёмкость мала, она забудет, что было в начале. Попробуй уменьшить комплексность модели и добавь такие вещи, как регуляризация.

Проблемы с масштабированием: LSTM не любит грубо сжатые или растянутые данные. Убедись, что ты правильно нормализовал их, используя, например, MinMax или Z-score.

Как выбрать параметры?

Окно (window size): Начинай с 60 минут. Если тренды сложные — пробуй 120 или даже 1440 (весь день).

Горизонт (forecasting step): Сначала 1 шаг вперёд. Убедишься в точности — расширяй онлайт на 5, 10 или больше походя во тьму.

Твои идеи могут взлететь, если подберёшь правильные инструменты. Хочешь более конкретных советов? Напиши, как ты делил данные на обучение и тест, и по каким метрикам меряешь качество моделей.