#masters #scaling #preprocessing #robustscaler #timeseries
Перечитываю Мастерса, у него очень интересный подход к нормироваке и шкалированию временных рядов. Вместо общепринятых среднего и скв. отклонения в формуле (val-mean)/std, он использует медиану и межквартильное расстояние iqr. Идея очень резонная в плане устойчивости к выбросам. Я вот что подумал, в sklearn, конечно, есть RobustScaler, который делает вроде бы то же самое, но фишка в том, что Мастерс нормирующие показатели вычисляет не по всему train set, как RobustScaler, а по скользящему окну из последних T наблюдений. Надо бы попробовать модифицировать RobustScaler с учётом этой идеи.
Перечитываю Мастерса, у него очень интересный подход к нормироваке и шкалированию временных рядов. Вместо общепринятых среднего и скв. отклонения в формуле (val-mean)/std, он использует медиану и межквартильное расстояние iqr. Идея очень резонная в плане устойчивости к выбросам. Я вот что подумал, в sklearn, конечно, есть RobustScaler, который делает вроде бы то же самое, но фишка в том, что Мастерс нормирующие показатели вычисляет не по всему train set, как RobustScaler, а по скользящему окну из последних T наблюдений. Надо бы попробовать модифицировать RobustScaler с учётом этой идеи.
👍1