GluonTS

GluonTS 多変量時系列の評価

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from gluonts.dataset.common import ListDataset from gluonts.model.deepar import DeepAREstimator from gluonts.distribution.multivariate_gaussian import MultivariateGaussianOutput from …

多変量時系列・GluonTSの動作確認(2019年11月29日)

はじめに GluonTS 0.4.2が公開されているので過去のコードで動作確認してみた。 環境 Windows10 Pro NVIDIA GeForce GTX1080 CUDA 10.1 Python 3.6.8 GluonTSのインストール pipでGluonTSをインストールした。 バージョン確認 boto3==1.10.28 botocore==1.13…

GluonTSの「to_pandas」(from gluonts.dataset.util)は多変量に対応していない!

対応させてみた。 def to_pandas_multi(instance: dict, dim: int) -> pd.Series: target = instance["target"] start = instance["start"] freq = start.freqstr index = pd.date_range(start=start, periods=target.shape[1], freq=freq) return pd.Series…

多変量時系列 GluonTS DeepAR TODOリスト

個人的メモ 随時追記しています 1 github.com we can do transfer learning in forecasting. 2 github.com 3 github.com 4 github.com 将来の値が予測できない変数が多数ある時の方法 if you don't have future values you can transform your original feat…

GluonTS の「LowrankMultivariateGaussianOutput」

使用例 estimator = DeepAREstimator(freq="7D", prediction_length=12, context_length=16, use_feat_dynamic_real = True, use_feat_static_cat = True, cardinality = [30], trainer=Trainer( epochs=30, ), distr_output=LowrankMultivariateGaussianOut…

DeepARでの「dynamic categorical features」

touch-sp.hatenablog.com 以前このような記事を書いた。 「dynamic categorical features」が使用できるかどうか疑問であったが、やはり今のところ使えないようである。 github.com

多変量時系列・GluonTSの動作確認(2019年11月9日)

はじめに GluonTS 0.4.0が公開されたので過去のコードで動作確認してみた。 環境 Windows10 Pro NVIDIA GeForce GTX1080 CUDA 10.1 Python 3.6.8 GluonTSのインストール pipでGluonTSをインストールした。 インストールの途中で以下のエラーがでたが、無事イ…

多変量時系列・GluonTSの動作確認(2019年10月17日)

Windows 10 Pro(CPU only) Python 3.6.8 環境構築 MXNetのインストール pip install mxnet --pre GluonTSのインストール 最新のものをインストールするためにソースコードからインストールする 詳細はこちらを参照 pip install sphinx==1.7.9 python setup…

GluonTSの動作確認(2019年10月13日)

Windows 10 Pro(CPU only) Python 3.6.8 環境構築 MXNetのインストール pip install mxnet --pre GluonTSのインストール 最新のものをインストールするためにソースコードからインストールする 詳細はこちらを参照 pip install sphinx==1.7.9 python setup…

WindowsでGluonTSからfbprophetを使う

環境 サンプルコード 結果 環境 Windows10 Pro 64bit (GPUなし) Python 3.6.8 サンプルコード from gluonts.model.prophet import ProphetPredictor from gluonts.dataset.common import ListDataset dataset = ListDataset( [ {"target": [1, 5, 3, 4, 9, 6…

GluonTSを使ってみる (3)-DeepFactorサンプルコード-

DeepFactorのサンプルコード モデルの評価 import mxnet as mx from pprint import pprint from gluonts.dataset.repository.datasets import get_dataset from gluonts.model.deep_factor import DeepFactorEstimator from gluonts.trainer import Trainer …

Multivariate with DeepAR

DeepARでの多変量時系列予測についていろいろ調べてみた。 Multivariate with DeepAREstimator #190 Multivariate with DeepAREstimator · Issue #190 · awslabs/gluon-ts · GitHub https://discuss.mxnet.io/t/deepar-multivariate-gluonts/4897 多変量時系…

GluonTSをソースコードからインストールする(Windows)

「MXNet」や「GluonCV」はpipでインストールする際に「--pre」をつけると新しいものがインストールされる。 「GluonTS」は今のところソースコードからインストールする必要がある。 GitHubからDownload ZIPでソースコードをダウンロードして、それを解凍する…

GluonTSを使ってみる (2)-Bike Sharing Dataset-

archive.ics.uci.edu 「Bike Sharing Dataset Data Set」で値を予測する。 use no features use 'feat_dynamic_real' and 'feat_dynamic_cat' コード import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_csv('day.c…

GluonTSについて(1)

docs.aws.amazon.com If your dataset contains the dynamic_feat field, the algorithm uses it automatically. All time series have to have the same number of feature time series. The time points in each of the feature time series correspond on…

GluonTSを使ってみる (1)

やったこと 50個のシリーズを作成した そのうちの48個を訓練データ、残りの2個をテストデータとした 訓練後にテストデータで予測をし、実際とくらべてみた。 コード import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from gluo…

GluonTSで日経平均を予測してみる

今回やってみたこと データのダウンロード データの前処理 コード 結果 動作環境 今回やってみたこと 1年前までの株価のデータからその先1年の株価を予測してみた 予測するために過去2年間のデータ(24回分のデータ)を使用するモデルとした データのダウン…