Ejemplos y Tutoriales¶
Ejemplos prácticos y tutoriales para ayudarte a entender y aplicar skforecast. También puedes encontrarlos todo este material gratuito en Forecasting con Python.
Primeros Pasos: Forecasting Fundamental¶
Esta sección proporciona tutoriales esenciales para los usuarios que están comenzando con el pronóstico de series temporales. Estos ejemplos cubren los modelos y técnicas más fundamentales para ayudarte a construir una base sólida en forecasting.
Skforecast: forecasting series temporales con machine learning
Forecasting con gradient boosting: XGBoost, LightGBM y CatBoost
Modelos Globales: Forecasting Multi-Serie¶
Estos tutoriales se centran en modelos globales y en el pronóstico de series múltiples, donde puedes explorar el uso de técnicas que manejan varias series temporales simultáneamente y comparar el rendimiento entre diferentes enfoques de forecasting.
Modelos de Forecasting Globales I: Multi-series forecasting
Modelos de Forecasting Globales II: Predecir mil series temporales con un único modelo
Modelos de Forecasting Globales III: Análisis comparativo de modelos de una y múltiples series
Clustering de series temporales para mejorar los modelos de forecasting
Técnicas Avanzadas: Más Allá de los Modelos Básicos¶
Para usuarios experimentados que buscan profundizar en sus habilidades de forecasting, esta sección ofrece técnicas avanzadas, como forecasting probabilístico y manejo de valores ausentes.
Forecasting probabilístico: intervalos de predicción para forecasting multi-step
Modelar series temporales con tendencia utilizando modelos de árboles
Forecasting de series incompletas con valores faltantes
Interpretabilidad en modelos de forecasting
Stacking ensemble de modelos para mejorar el forecasting
Detección de anomalías en series temporales
Data leakage en modelos de forecasting preentrenados
Desafíos del Mundo Real y Estudios de Caso¶
Esta sección incluye aplicaciones del mundo real del pronóstico de series temporales para abordar desafíos específicos, como el pronóstico de la demanda de energía, el tráfico web e incluso los precios de criptomonedas. Aprende cómo aplicar técnicas de forecasting a casos prácticos.
Forecasting de la demanda eléctrica
Forecasting de las visitas a una página web
Predicción demanda intermitente