Time Series Forecasting

Zeitreihenprognose ist eine Aufgabe, bei der zukünftige Werte durch Anpassung von Modellen an historische Zeitstempel-Daten vorhergesagt werden. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, Muster und Trends aus Zeitreihendaten mithilfe statistischer und maschineller Lernmethoden zu extrahieren, um genaue Vorhersagen zukünftiger Datenpunkte zu erreichen. Traditionelle Methoden umfassen den gleitenden Durchschnitt, die exponentielle Glättung und ARIMA-Modelle, während moderne Techniken wie Rekurrente Neuronale Netze (RNN), Transformer und XGBoost ebenfalls häufig angewendet werden. Zeitreihenprognose hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Finanzen, Meteorologie und Energie, und die Modellleistung wird in der Regel mit Metriken wie dem mittleren quadratischen Fehler (MSE) oder dem Wurzel-mittleren quadratischen Fehler (RMSE) bewertet.