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Introducción¶
Una serie temporal (time series) es una sucesión de datos ordenados cronológicamente, espaciados a intervalos iguales o desiguales. El proceso de forecasting consiste en predecir el valor futuro de una serie temporal, bien modelando la serie únicamente en función de su comportamiento pasado (autorregresivo) o empleando otras variables externas.
Esta guía describe cómo utilizar modelos de regresión de Scikit-learn para realizar forecasting de series temporales. En concreto, se hace uso de Skforecast, una librería que contiene las clases y funciones necesarias para adaptar cualquier modelo de regresión de Scikit-learn a problemas de forecasting.
✎ Nota
Este documento sirve como guía introductoria al forecasting con machine learning utilizando skforecast. Para ejemplos más avanzados y detallados, consultar:Modelos de forecasting¶
La principal adaptación que se necesita hacer para aplicar modelos de machine learning a problemas de forecasting es transformar la serie temporal en un matriz en la que, cada valor, está asociado a la ventana temporal (lags) que le precede.

Este tipo de transformación también permite incluir variables exógenas a la serie temporal.

Una vez que los datos se encuentran reordenados de esta forma, se puede entrenar cualquier modelo de regresión para que aprenda a predecir el siguiente valor de la serie.
Predicciones multi-step¶
Cuando se trabaja con series temporales, raramente se quiere predecir solo el siguiente elemento de la serie ($t_{+1}$), sino todo un intervalo futuro o un punto alejado en el tiempo ($t_{+n}$). A cada paso de predicción se le conoce como step. Existen varias estrategias que permiten generar este tipo de predicciones múltiples.
Recursive multi-step forecasting¶
Dado que, para predecir el momento $t_{n}$ se necesita el valor de $t_{n-1}$, y $t_{n-1}$ se desconoce, se sigue un proceso recursivo en el que, cada nueva predicción, hace uso de la predicción anterior. A este proceso se le conoce como recursive forecasting o recursive multi-step forecasting y pueden generarse fácilmente con la clase ForecasterRecursive
de la librería skforecast.


Direct multi-step forecasting¶
El método direct multi-step forecasting consiste en entrenar un modelo distinto para cada step. Por ejemplo, si se quieren predecir los siguientes 5 valores de una serie temporal, se entrenan 5 modelos distintos, uno para cada step. Como resultado, las predicciones son independientes unas de otras.


La principal complejidad de esta aproximación consiste en generar correctamente las matrices de entrenamiento para cada modelo. Todo este proceso está automatizado en la clase ForecasterDirect
de la librería skforecast. También es importante tener en cuenta que esta estrategia tiene un coste computacional más elevado ya que requiere entrenar múltiples modelos. En el siguiente esquema se muestra el proceso para un caso en el que se dispone de la variable respuesta y dos variables exógenas.

Forecasting multi-output¶
Determinados modelos, por ejemplo, las redes neuronales LSTM, son capaces de predecir de forma simultánea varios valores de una secuencia (one-shot). Esta estrategia está disponible con la clase ForecasterRnn
de la librería skforecast.