#dummy #baselines #sklearn #timeseries

Чёт я задумался, что Dummy* модели в sklearn совсем не предназначены для временных рядов. Сел сочинять Feature Request, посмотрим, если не зарубят, даже сам над ним поработаю.

И, кстати сказать, неудобно, что на практике всегда перебираешь все доступные стратегии, чтобы создать хоть какой-то разумный бэйз.

У меня пока такие идеи:

1) дать возможность указывать окно, как в pandas при вычислении rolling/expanding. Вводим для этого параметр scope:str={"rolling","expanding","all"}. Если scope!="all", стратегия применяется не ко всему датасету, а к окошку. параметры **kwargs передаются напрямую в метод scope ряда pandas.

Для полной поддержки взвешенных окон придётся добавить **extra_kwargs:

kwargs=dict(window=5, win_type="gaussian")
extra_kwargs=dict(std=0.1)
# Supplementary Scipy arguments passed in the aggregation function
y.rolling(**kwargs).mean(**extra_kwargs)

2) добавить strategy="lag" (только для scope="rolling")

3) добавить strategy="best", которая будет внутри перебирать все остальные стратегии, чтобы выдать пользователю самую сильную базу. Также придётся добавить параметр scoring, как в cross_validate, чтоб можно было сравнивать стратегии.

4) добавить strategy="ewm" на базе того же пандас. параметры **kwargs передаются напрямую в метод ewm pandas.

5) добавить strategy="apply" (для scope!="all") для применения кастомных аггрегирующих функций. Будет транслироваться в

def mad(x):
    return np.fabs(x - x.mean()).mean()

kwargs=dict(window=4)
extra_kwargs=dict(func=mad, raw=True)

y.rolling(**kwargs).apply(**extra_kwargs)

6) в случае задания окна, хотелось бы добавить классу немного ума. пусть бы сам искал, какое окно даёт наилучший скоринг? только вот как это сделать, если индексом служит время, слишком много же вариантов получается.

Ещё придётся думать о сортировке y (если это ряд pandas с datetimelike-индексом) и заполнении пропусков (у окон есть параметр min_period, так что пропуски вполне могут появиться). Думаю заполнять пропуски либо backfill-ом, либо стратегией, применённой ко всему датасету. Нужен новый параметр fill_na:str={"backfill","strategy"}, видимо.

Есть ещё предложения по стратегиям?

В общем, запостил FR: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/29813