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Como gerar cenários para modelos de previsão no Python?

Gerar cenários para as variáveis exógenas é uma etapa crucial da modelagem preditiva, pois é o que define a trajetória projetada da variável de interesse. Diferentemente dos modelos univariados, aqui precisamos informar os valores futuros das variáveis independentes para prever a variável dependente. Há diversas formas de fazer isso e neste exercício mostramos algumas possibilidades aplicadas à previsão do IPCA usando Python.

Como treinar e selecionar os melhores modelos de previsão no Python?

Em previsão, há uma infinidade de modelos que podem ser usados. O processo de escolha do(s) modelo(s) deve ser empírico-científico, usando métodos que visem avaliar a generalização dos algoritmos para dados novos. Neste artigo, mostramos como implementar a metodologia de validação cruzada com algoritmos de machine learning no Python, exemplificando para a previsão do IPCA.

Como selecionar variáveis para modelos de previsão no Python?

Em oposição à crença popular, grande parte dos modelos de machine learning não produzem previsões magicamente. É papel do cientista de dados executar uma boa engenharia de variáveis para não cair no clássico problema de “garbage in, garbage out” (GIGO) em aprendizado de máquina. Neste sentido, aprender a fazer uma boa seleção de variáveis é fundamental e neste artigo exploramos algumas possibilidades práticas usando o Python.

Como usar modelos do Sklearn para previsão? Uma introdução ao Skforecast

Prever séries temporais é uma tarefa frequente em diversas áreas, porém exige conhecimento e ferramentas específicas. Os modelos de machine learning do Sklearn são populadores, porém são difíceis de aplicar em estruturas temporais de dados. Neste sentido, introduzimos a biblioteca Skforecast, que integra os modelos do Sklearn e a previsão de séries temporais de forma simples.

Volatilidade do bitcoin: HAR vs. aprendizado de máquina no Python

Neste exercício mostramos como realizar a previsão da Volatilidade do Bitcoin em USD através do modelo HAR. Realizamos uma comparação da especificação proposta dos modelos tipo HAR type utilizando modelos de machine learning. O procedimento de coleta, tratamento e modelagem é realizado através do Python.