Series temporales y combinación de clasificadores¶
Esta práctica está dividida en dos partes:
- En el primer ejercicio veremos como descomponer y componer series temporales para realizar predicciones a futuro.
- En el segundo ejercicio estudiaremos diferentes métodos de combinación de clasificadores.
import pickle
import scipy.stats
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
from sklearn import svm
from sklearn import ensemble
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
!pip install statsmodels
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf, plot_acf
%matplotlib inline
1. Series temporales¶
En este primer ejercicio trabajaremos las series temporales. Para ello usaremos el dataset AirPassangers que contiene información del número de vuelos que se realizaron a lo largo de muchos años.
Empezaremos leyendo los datos y observando gráficamente su distribución. Como se puede apreciar es un claro caso de serie temporal, con heterocedasticidad, tendencia, periodo y ruido. A lo largo de este ejercicio trataremos cada uno de estos puntos.
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates=['Month'], index_col='Month', header=0)
data.head()
data.plot(figsize=(15, 5))
Antes de empezar a tratar las diferentes componenetes de una serie temporal, eliminaremos del dataset original un par de años de datos. Así cuando hagamos una predicción a futuro podremos comprobar si se ajusta a los datos reales.
TEST_SIZE = 24
train, test = data.iloc[:-TEST_SIZE], data.iloc[-TEST_SIZE:]
x_train, x_test = np.array(range(train.shape[0])), np.array(range(train.shape[0], data.shape[0]))
train.shape, x_train.shape, test.shape, x_test.shape
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 5))
ax.plot(x_train, train)
ax.plot(x_test, test)
1.1 Componentes de la serie temporal¶
1.1.a. Heterocedasticidad¶
Se dice que una serie temporal tiene heterocedasticidad cuando la variancia varía con el tiempo (https://es.wikipedia.org/wiki/Heterocedasticidad). En nuestro caso, observamos que tenemos heterocedasticidad, ya que la amplitud de onda varía con el tiempo. En este primer apartado debéis eliminar la heterocedasticidad de la serie temporal. Es decir, que la diferencia entre el mínimo y el máximo de la estacionalidad (anual) sea más o menos la misma a lo largo del tiempo.
train_log = np.log(train)
test_log = np.log(test)
print('logarítmica')
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 5))
ax.plot(x_train, train_log)
ax.plot(x_test, test_log, label='test')
ax.set_title('logarítmica')
plt.legend([l1, l2],["train", 'test'])