Pronóstico de múltiples horizontes un ejemplo con datos meteorológicos
Pronóstico de múltiples horizontes con datos meteorológicos
Predecir las precipitaciones en Suiza utilizando el horizonte de pronóstico como una característica.
- Introducción
- Ejemplo: Precipitaciones en Suiza
Introducción
El enfoque tradicional
Cuando queremos predecir valores futuros para una serie temporal, a menudo estamos interesados en múltiples horizontes futuros, por ejemplo, qué sucederá en 1, 2 o 3 meses. El enfoque tradicional para predecir estos diferentes horizontes consiste en entrenar un modelo separado para cada horizonte objetivo.
Alternativas comunes
Una alternativa común consiste en entrenar un único modelo en un horizonte corto y extenderlo a múltiples horizontes aplicándolo recursivamente (es decir, tomando las predicciones anteriores como entradas para producir las siguientes). Sin embargo, este enfoque puede ser complejo de implementar en sistemas de producción y puede llevar a la propagación de errores: un error en un horizonte cercano puede tener efectos perjudiciales para los siguientes.
Otra alternativa consiste en pronosticar todos los horizontes al mismo tiempo con un modelo multivariado. Sin embargo, el tipo de modelos que admiten salidas multivariadas es limitado y requiere un esfuerzo adicional en el manejo de datos y el mantenimiento del modelo.
Horizonte como característica
Un enfoque más simple consiste en concatenar los datos preparados para cada horizonte y agregar una nueva característica de “horizonte”. Este enfoque tiene varias ventajas:
- Es simple de entender e implementar, ya que conduce a un solo modelo para entrenar y mantener.
- Potencialmente mejora la precisión de las predicciones, ya que el modelo se entrena con un conjunto de datos más grande. Incluso se puede utilizar como una técnica de “aumento de datos”: si solo estás interesado en unos pocos horizontes, aún puedes agregar otros adicionales en la fase de entrenamiento para mejorar la estimación del modelo.
- El modelo se puede utilizar para predecir horizontes en los que no fue entrenado, lo cual puede ser útil si tienes muchos horizontes que predecir.
Este enfoque es el alter ego de un modelo global, pero en el contexto de múltiples horizontes en lugar de múltiples…
