Séries chronologiques prédiction

La prévision de séries temporelles est une tâche qui consiste à prédire des valeurs futures en ajustant des modèles à des données historiques temporelles. Cette tâche vise à extraire des modèles et des tendances des données de séries temporelles en utilisant des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique pour obtenir des prédictions précises des points de données futurs. Les méthodes traditionnelles incluent la moyenne mobile, le lissage exponentiel et les modèles ARIMA, tandis que des techniques modernes telles que les Réseaux de Neurones Récurents (RNN), les Transformers et XGBoost sont également largement utilisées. La prévision de séries temporelles a une valeur d'application significative dans des domaines tels que la finance, la météorologie et l'énergie, et la performance des modèles est généralement évaluée à l'aide de métriques comme l'Erreur Quadratique Moyenne (EQM) ou l'Erreur Quadratique Moyenne Racine (EQMR).