{"id":367675,"date":"2024-05-21T03:26:09","date_gmt":"2024-05-21T03:26:09","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=367675"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=367675","title":{"rendered":"<span>Merlion Framework \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<blockquote>\n<p><em>\u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u2014 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u00a0 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/em><\/p>\n<p>\u0410\u043b\u044c\u0431\u0435\u0440\u0442 \u042d\u0439\u043d\u0448\u0442\u0435\u0439\u043d<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0414\u043c\u0438\u0442\u0440\u0438\u0439, \u044f \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u0432 SM Lab, \u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u043c \u043e Merlion Framework. \u0412 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443, \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u043e\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0451 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0447\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u044f.<\/p>\n<p><em>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434<\/em> \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.\u00a0<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430, \u0432\u0435\u0434\u044c\u00a0 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u044b \/ \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \/ \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>ETS (Error, Trend, Seasonal)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Prophet<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Exponential Smoother<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u00a0<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Vector AutoRegressive\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>DeepAR<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Transfromer<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>RandomForestForecaster<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438?<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432.\u00a0<\/p>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432?<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u043f\u043e-\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432?\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Merlion Framework.\u00a0<\/p>\n<p>Merlion \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Python. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u0443\u044e \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Spark<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u2013 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u043c \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0438\u0445 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0443\u0432 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u0432\u0437\u044f\u0442\u0443\u044e \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/salesforce\/Merlion#comparison-with-related-libraries\"><u>github-\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f<\/u><\/a> \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438.\u00a0 \u0422\u0443\u0442 \u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435.\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/bb0\/d50\/a06\/bb0d50a06def5b3b8d4866f57bd706f0.png\" width=\"1250\" height=\"700\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/bb0\/d50\/a06\/bb0d50a06def5b3b8d4866f57bd706f0.png\"\/><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/85b\/d76\/96e\/85bd7696ec527ae461bef8e505466e2a.png\" width=\"1368\" height=\"418\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/85b\/d76\/96e\/85bd7696ec527ae461bef8e505466e2a.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 c Merlion \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Kats \u0438 darts.\u00a0<\/p>\n<p>Kats \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b Transformer, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0437\u043e\u0433\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445 (\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u0433\u043e\u0434\u0430).\u00a0<\/p>\n<p>\u0410 darts \u2014 \u0431\u043e\u0433\u0430\u0442\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f <em>change points<\/em>. <\/p>\n<h3>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/3c8\/02f\/e70\/3c802fe7029a772c81340e3db77c4757.png\" width=\"1600\" height=\"728\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3c8\/02f\/e70\/3c802fe7029a772c81340e3db77c4757.png\"\/><\/figure>\n<p>Merlion \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>utils \u2013 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>transform \u2013 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>models \u2013 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>evaluate \u2013 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438\u00a0 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>post_process \u2013 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>spark \u2013 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Apache Spark<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/4bd\/b64\/7ef\/4bdb647ef6d9cd844f742920443be993.png\" alt=\"\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 Merlion\" title=\"\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 Merlion\" width=\"923\" height=\"759\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4bd\/b64\/7ef\/4bdb647ef6d9cd844f742920443be993.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 Merlion<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/city-of-seattle\/seattle-burke-gilman-trail\"><u>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/u><\/a> \u0441 kaggle. \u041e\u043d \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u00a0\u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043f\u0435\u0448\u0435\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u043b\u043e\u0441\u0438\u043f\u0435\u0434\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044e\u0433\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0432\u0435\u0440\u0430 \u043c\u0438\u043c\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0442\u043e\u0444\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u0421\u0438\u044d\u0442\u043b\u0435.\u00a0 \u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0447\u0430\u0441.\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e45\/7c7\/521\/e457c7521a0aae6e27a197b74dfedeea.png\" alt=\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\" title=\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\" width=\"1271\" height=\"568\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e45\/7c7\/521\/e457c7521a0aae6e27a197b74dfedeea.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<h3>\u0412 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432?<\/h3>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u0435\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c. \u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c \u043e\u043a\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0440\u0435\u0437\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u044b, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u00a0\u0434\u0432\u0430 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <em>(X)<\/em> \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043a\u0430\u043a \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <em>(y)<\/em>. <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/cb3\/1a3\/706\/cb31a3706de226f395f68860e7b64a07.png\" alt=\"\u0418\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u00ab\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430\u00bb \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\" title=\"\u0418\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u00ab\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430\u00bb \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\" width=\"1327\" height=\"446\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cb3\/1a3\/706\/cb31a3706de226f395f68860e7b64a07.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0418\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u00ab\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430\u00bb \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c, \u0430 \u043f\u043e \u0442\u0440\u0451\u043c, \u043f\u0440\u0438\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b.<\/p>\n<p>Merlion \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0441\u0432\u043e\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b<\/h3>\n<p>UnivariateTimeSeries \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 pd.Series \u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u043c \u0432 Merlion. \u042d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043d\u0438\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/169\/b4e\/e97\/169b4ee97f3f0b6de17b94e17dd41df8.png\" alt=\"\u0412\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432\" title=\"\u0412\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432\" width=\"1162\" height=\"316\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/169\/b4e\/e97\/169b4ee97f3f0b6de17b94e17dd41df8.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0412\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<h3>\u041a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c?<\/h3>\n<p>UnivariateTimeSeries \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 pd.Series\u00a0 \u0438\u043b\u0438 pd.Dataframe, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438(\u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434) \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from merlion.utils import UnivariateTimeSeries  uts = UnivariateTimeSeries.from_pd(df[\"BGT North of NE 70th Total\"]) uts.head()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/145\/bb1\/cfe\/145bb1cfef73df411816c80670939d2e.png\" width=\"1283\" height=\"389\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/145\/bb1\/cfe\/145bb1cfef73df411816c80670939d2e.png\"\/><\/figure>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 UnivariateTimeSeries?<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0443\u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 pd.Series, UnivariateTimeSeries \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0444\u0438\u0448\u043a\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 bisect()<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">#\u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 train, test = uts.bisect(\"2017-01-06 00:00:00\", t_in_left=False)  train.tail()  test.head()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9b5\/841\/a6d\/9b5841a6d31885585e2e7a6c147fdc92.png\" width=\"694\" height=\"496\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9b5\/841\/a6d\/9b5841a6d31885585e2e7a6c147fdc92.png\"\/><\/figure>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043a\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">uts.window(\"2014-01-01 00:00:00\", \"2014-01-01 06:00:00\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/26e\/3b7\/928\/26e3b7928aea9cb4efd6cf86006257b8.png\" width=\"1211\" height=\"331\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/26e\/3b7\/928\/26e3b7928aea9cb4efd6cf86006257b8.png\"\/><\/figure>\n<p>Bisect \u0438 window \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u0440\u043e\u043c\u043e\u0437\u0434\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 pandas.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># pandas way selected_rows = df.query(\"'2014-01-01 00:00:00' &lt;= Date &lt;= '2014-01-01 06:00:00'\") selected_rows = df.loc[(df['Date'] >= '2014-01-01 00:00:00') &amp; (df['Date'] &lt;= '2014-01-01 06:00:00')] selected_rows = df[df['Date'].between('2014-01-01 00:00:00', '2014-01-01 06:00:00')]<\/code><\/pre>\n<h3>\u0410 \u043a\u0430\u043a \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434?<\/h3>\n<p>TimeSeries \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e UnivariateTimeSeries.<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e pd.Dataframe (\u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u00a0\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439). \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c.\u00a0<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0438\u0437\u00a0UnivariateTimeSeries.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">uts_total = UnivariateTimeSeries.from_pd(df[\"BGT North of NE 70th Total\"]) uts_ped_south = UnivariateTimeSeries.from_pd(df.iloc[1::2][\"Ped South\"]) uts_bike_south = UnivariateTimeSeries.from_pd(df[\"Bike North\"]).bisect(\"2014-01-01 04:00:00\")[1]  ts = TimeSeries(univariates=OrderedDict([(\"total\", uts_total.copy()),         (\"ped_south\", uts_ped_south.copy()),         (\"bike_south\", uts_bike_south.copy())]))  ts<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/47e\/a4d\/2d5\/47ea4d2d5f9469c86818c2f66d5fd372.png\" width=\"592\" height=\"393\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/47e\/a4d\/2d5\/47ea4d2d5f9469c86818c2f66d5fd372.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f Align \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0443 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432.\u00a0\u00a0<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from merlion.utils.resample import *  ts.align(remove_non_overlapping=True, # \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0          missing_value_policy = MissingValuePolicy.FFill) #\u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c\u0438<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/5bf\/00d\/af6\/5bf00daf6ad2936abf9e1b0aa0999919.png\" width=\"1193\" height=\"477\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/5bf\/00d\/af6\/5bf00daf6ad2936abf9e1b0aa0999919.png\"\/><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">ts = ts.align(alignment_policy=AlignPolicy.InnerJoin) #\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c inner join \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e20\/036\/883\/e20036883c42a2729d6cf7d91b3e42cb.png\" width=\"1278\" height=\"469\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e20\/036\/883\/e20036883c42a2729d6cf7d91b3e42cb.png\"\/><\/figure>\n<h3>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>Merlion \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u0433\u0430\u0442\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c ModelBase, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Merlion \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432: \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/17c\/1e5\/e72\/17c1e5e72b3f094c011699eacc7e0294.png\" width=\"1097\" height=\"413\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/17c\/1e5\/e72\/17c1e5e72b3f094c011699eacc7e0294.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c ForecasterBase, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>train \u2013 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>forecast \u2013 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>plot_forecast \u2013 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c Forecaster \u0441 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 Config, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d \u0432\u00a0\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440.\u00a0<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from merlion.models.forecast.arima import Arima, ArimaConfig  forecast_steps = 48  config1 = ArimaConfig(max_forecast_steps=48, order=[20, 1, 5]) model1\u00a0 = Arima(config1)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 ArimaConfig \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0410 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 Arima \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c train_pred, train_err = model1.train(train, train_config={\"enforce_stationarity\": True,                                 \"enforce_invertibility\": True}) #\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 train.univariates[\"BGT North of NE 70th Total\"].plot(figsize=(20,7)) train_pred.univariates[\"BGT North of NE 70th Total\"].plot(figsize=(20,7))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/6b0\/298\/1b6\/6b02981b6501fbc891f1d1183ffa3b9f.png\" width=\"1388\" height=\"519\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6b0\/298\/1b6\/6b02981b6501fbc891f1d1183ffa3b9f.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441\u0438\u043d\u0435\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443, \u043e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u2013 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 time_stamps = test.time_stamps #\u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 forecast1, stderr1 = model1.forecast(time_stamps=time_stamps[:forecast_steps]) #\u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 MAE smape1 = ForecastMetric.MAE.value(ground_truth=test[:forecast_steps], predict=forecast1) print(f\"{type(model1).__name__} MAE is {smape1:.3f}\") #\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 #plot_forecast_uncertainty \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0430 fig, ax = model1.plot_forecast(time_series=test[:forecast_steps],  plot_forecast_uncertainty=True) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/004\/595\/fb0\/004595fb02c78c95191777356a192dd8.png\" width=\"1301\" height=\"721\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/004\/595\/fb0\/004595fb02c78c95191777356a192dd8.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Arima \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435. \u0421\u0438\u043d\u044f\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0436\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d (interquartile range).<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440,\u00a0 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433, \u043c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043b\u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432.\u00a0<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from merlion.models.forecast.trees import LGBMForecasterConfig from merlion.models.forecast.trees import LGBMForecaster  modelConfig = LGBMForecasterConfig(ts_encoding=\"h\", max_forecast_steps=48, n_past=48, n_estimators=150) model2 = LGBMForecaster(modelConfig)  forecast2, stderr2 = model2.train(train) #\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 train.univariates[\"BGT North of NE 70th Total\"].plot(figsize=(20,7)) train_pred.univariates[\"BGT North of NE 70th Total\"].plot(figsize=(20,7))  #\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 time_stamps = test.time_stamps #\u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 forecast2, stderr2 = model2.forecast(time_stamps=time_stamps[:forecast_steps]) #\u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 MAE smape2 = ForecastMetric.MAE.value(ground_truth=test, predict=forecast2) print(f\"{type(model2).__name__} MAE is {smape2:.3f}\") #\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 fig, ax = model2.plot_forecast(time_series=test[:forecast_steps],  plot_forecast_uncertainty=True) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e62\/1f4\/c95\/e621f4c9546dcb0b299c7fd97c4c685f.png\" width=\"725\" height=\"528\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e62\/1f4\/c95\/e621f4c9546dcb0b299c7fd97c4c685f.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435<\/p>\n<p><strong>\u0427\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0442 \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435?\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 Merlion \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u043a \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/4cf\/113\/949\/4cf1139497cc8b99266d521999287183.png\" width=\"1248\" height=\"402\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4cf\/113\/949\/4cf1139497cc8b99266d521999287183.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 DeepForecaster \u043e\u0442 nn.Module ( \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u0432\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435 PyTotch)<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, DeepForecaster \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043a\u043e\u043c torch.nn.Module, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 PyTorch \u0438\u00a0\u043e\u0431\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0443 DeepForecaster.<\/p>\n<h3>\u0410\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u0410\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u00a0\u2013 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0446\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u00a0\u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>Merlion \u043f\u043e\u0437\u0430\u0431\u043e\u0442\u0438\u043b\u0441\u044f \u043e\u0431 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430 \u0432\u0430\u0441 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>ensemble \u2014 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435,\u00a0 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>selector \u2014 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>ForecasterEnsemble \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 ForecasterBase, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from merlion.evaluate.forecast import ForecastMetric from merlion.models.ensemble.combine import Mean, Median, ModelSelector from merlion.models.ensemble.forecast import ForecasterEnsemble, ForecasterEnsembleConfig  ensemble_config = ForecasterEnsembleConfig(     combiner=Median(), models=[model1, model2]) ensemble = ForecasterEnsemble(config=ensemble_config)   selector_config = ForecasterEnsembleConfig(     combiner=ModelSelector(metric=ForecastMetric.MAE)) selector = ForecasterEnsemble(\u00a0 \u00a0      config=selector_config, models=[model1, model2])  forecast_sel, stderr_sel = ensemble.train(train) #\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 train.univariates[\"BGT North of NE 70th Total\"].plot(figsize=(20,7)) forecast_sel.univariates[\"BGT North of NE 70th Total\"].plot(figsize=(20,7))  #\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 time_stamps = test.time_stamps #\u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 forecast_sel, stderr_sel = ensemble.forecast(time_stamps=time_stamps[:forecast_steps]) #\u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 MAE smape1 = ForecastMetric.MAE.value(ground_truth=test[:forecast_steps], predict=forecast_sel) print(f\"{type(ensemble).__name__} MAE is {smape1:.3f}\") #\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 fig, ax = ensemble.plot_forecast(time_series=test[:forecast_steps],  plot_forecast_uncertainty=True) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/cab\/d16\/9a9\/cabd169a9cefc42f2ebed60152d36375.png\" width=\"1296\" height=\"792\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cab\/d16\/9a9\/cabd169a9cefc42f2ebed60152d36375.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f selector<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u00a0 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 Arima \u0438 LGBM \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u043b\u043e \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c MAE \u0441 9.617 \u0438 10.501 \u0434\u043e 9.105.\u00a0<\/p>\n<h3>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430<\/h3>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430<\/p>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 ForecastMetric \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Mean Absolute Error (MAE)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Mean Absolute Ranged Relative Error (MARRE)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Root Mean Squared Error (RMSE)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>symmetric Mean Absolute Percentage Error (sMAPE)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Root Mean Square Percent Error<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Mean Absolute Scaled Error (MASE)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Mean Scaled Interval Score (MSIS)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412\u044b\u0448\u0435 \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430, \u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0443\u043f\u0430\u0434\u0451\u0442. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u00a0Merlion \u0431\u044b\u043b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 ForecastEvaluator, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c Rolling Cross Validation.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d97\/cec\/b09\/d97cecb09ad0897da35830a46c5602d3.png\" alt=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/files\/f5c\/7cd\/b39\/f5c7cdb39ccd4ba68378ca232d20d864.png\" title=\"\" width=\"631\" height=\"296\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d97\/cec\/b09\/d97cecb09ad0897da35830a46c5602d3.png\"\/><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430, \u0441\u0443\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0440\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0436\u0434\u044b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u043f\u043e\u0434 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443, \u043d\u043e \u0438\u00a0\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\u00a0<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from merlion.evaluate.forecast import ForecastEvaluator, ForecastEvaluatorConfig,  ForecastMetric  def create_evaluator(model):     model.reset()     evaluator = ForecastEvaluator(       model=model, config=ForecastEvaluatorConfig(         horizon=\"48h\", retrain_freq=\"24h\")     )\u00a0 \u00a0      return evaluator  ensemble_evaluator = create_evaluator(model1) ensemble_train_result, ensemble_test_result = ensemble_evaluator.get_predict(train_vals=train, \u00a0 \u00a0 \u00a0                                     test_vals=test[:240])<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/805\/b7b\/3f5\/805b7b3f5dae2f82029beceb56ac71f7.png\" width=\"1156\" height=\"768\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/805\/b7b\/3f5\/805b7b3f5dae2f82029beceb56ac71f7.png\"\/><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">mae = ensemble_evaluator.evaluate(   ground_truth=test[:240],   predict=ensemble_test_result,\u00a0   metric=ForecastMetric.MAE) print(f\"{type(ensemble).__name__} MAE:\u00a0 {mae:.3f}\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 ForecastEvaluatorConfig \u043c\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f 24 \u0447\u0430\u0441\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 (\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445) \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 (\u0447\u0442\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u0438, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435, \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f).\u00a0<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0436\u0434\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0438\u00a0 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438, \u0430 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043a\u0430\u043a \u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u043b\u043e \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u00a0\u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u00a0\u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0435 MAE \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 c 9.105 \u0434\u043e 16.197.<\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434<\/h3>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d \u043b\u0438\u0448\u044c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 Merlion, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439. \u041c\u044b \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438. \u041d\u0430\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0432\u0430\u0436\u043d\u043e, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u043c\u044b \u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 ARIMA-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e, Merlion \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u044f \u0434\u0440\u0430\u0433\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\u00a0<\/p>\n<p>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 no-code autoML \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044e \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/DmitriyErshov\/Merlion-example\"><u>github<\/u><\/a>.   <\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/792318\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/792318\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<blockquote>\n<p><em>\u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u2014 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u00a0 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/em><\/p>\n<p>\u0410\u043b\u044c\u0431\u0435\u0440\u0442 \u042d\u0439\u043d\u0448\u0442\u0435\u0439\u043d<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0414\u043c\u0438\u0442\u0440\u0438\u0439, \u044f \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u0432 SM Lab, \u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u043c \u043e Merlion Framework. \u0412 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443, \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u043e\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0451 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0447\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u044f.<\/p>\n<p><em>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434<\/em> \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.\u00a0<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430, \u0432\u0435\u0434\u044c\u00a0 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u044b \/ \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \/ \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>ETS (Error, Trend, Seasonal)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Prophet<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Exponential Smoother<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u00a0<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Vector AutoRegressive\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>DeepAR<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Transfromer<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>RandomForestForecaster<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438?<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432.\u00a0<\/p>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432?<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u043f\u043e-\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432?\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Merlion Framework.\u00a0<\/p>\n<p>Merlion \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Python. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u0443\u044e \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Spark<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u2013 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u043c \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0438\u0445 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0443\u0432 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u0432\u0437\u044f\u0442\u0443\u044e \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/salesforce\/Merlion#comparison-with-related-libraries\"><u>github-\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f<\/u><\/a> \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438.\u00a0 \u0422\u0443\u0442 \u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435.\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 c Merlion \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Kats \u0438 darts.\u00a0<\/p>\n<p>Kats \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b Transformer, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0437\u043e\u0433\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445 (\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u0433\u043e\u0434\u0430).\u00a0<\/p>\n<p>\u0410 darts \u2014 \u0431\u043e\u0433\u0430\u0442\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f <em>change points<\/em>. <\/p>\n<h3>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>Merlion \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>utils \u2013 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>transform \u2013 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>models \u2013 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>evaluate \u2013 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438\u00a0 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>post_process \u2013 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>spark \u2013 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Apache Spark<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 Merlion<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/city-of-seattle\/seattle-burke-gilman-trail\"><u>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/u><\/a> \u0441 kaggle. \u041e\u043d \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u00a0\u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043f\u0435\u0448\u0435\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u043b\u043e\u0441\u0438\u043f\u0435\u0434\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044e\u0433\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0432\u0435\u0440\u0430 \u043c\u0438\u043c\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0442\u043e\u0444\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u0421\u0438\u044d\u0442\u043b\u0435.\u00a0 \u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0447\u0430\u0441.\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<h3>\u0412 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432?<\/h3>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u0435\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c. \u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c \u043e\u043a\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0440\u0435\u0437\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u044b, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u00a0\u0434\u0432\u0430 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <em>(X)<\/em> \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043a\u0430\u043a \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <em>(y)<\/em>. <\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0418\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u00ab\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430\u00bb \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c, \u0430 \u043f\u043e \u0442\u0440\u0451\u043c, \u043f\u0440\u0438\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b.<\/p>\n<p>Merlion \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0441\u0432\u043e\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b<\/h3>\n<p>UnivariateTimeSeries \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 pd.Series \u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u043c \u0432 Merlion. \u042d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043d\u0438\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0412\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<h3>\u041a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c?<\/h3>\n<p>UnivariateTimeSeries \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 pd.Series\u00a0 \u0438\u043b\u0438 pd.Dataframe, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438(\u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434) \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from merlion.utils import UnivariateTimeSeries  uts = UnivariateTimeSeries.from_pd(df[\"BGT North of NE 70th Total\"]) uts.head()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 UnivariateTimeSeries?<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0443\u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 pd.Series, UnivariateTimeSeries \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0444\u0438\u0448\u043a\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 bisect()<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">#\u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 train, test = uts.bisect(\"2017-01-06 00:00:00\", t_in_left=False)  train.tail()  test.head()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043a\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">uts.window(\"2014-01-01 00:00:00\", \"2014-01-01 06:00:00\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>Bisect \u0438 window \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u0440\u043e\u043c\u043e\u0437\u0434\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 pandas.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># pandas way selected_rows = df.query(\"'2014-01-01 00:00:00' &lt;= Date &lt;= '2014-01-01 06:00:00'\") selected_rows = df.loc[(df['Date'] >= '2014-01-01 00:00:00') &amp; (df['Date'] &lt;= '2014-01-01 06:00:00')] selected_rows = df[df['Date'].between('2014-01-01 00:00:00', '2014-01-01 06:00:00')]<\/code><\/pre>\n<h3>\u0410 \u043a\u0430\u043a \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434?<\/h3>\n<p>TimeSeries \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e UnivariateTimeSeries.<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e pd.Dataframe (\u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u00a0\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439). \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c.\u00a0<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0438\u0437\u00a0UnivariateTimeSeries.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">uts_total = UnivariateTimeSeries.from_pd(df[\"BGT North of NE 70th Total\"]) uts_ped_south = UnivariateTimeSeries.from_pd(df.iloc[1::2][\"Ped South\"]) uts_bike_south = UnivariateTimeSeries.from_pd(df[\"Bike North\"]).bisect(\"2014-01-01 04:00:00\")[1]  ts = TimeSeries(univariates=OrderedDict([(\"total\", uts_total.copy()),         (\"ped_south\", uts_ped_south.copy()),         (\"bike_south\", uts_bike_south.copy())]))  ts<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f Align \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0443 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432.\u00a0\u00a0<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from merlion.utils.resample import *  ts.align(remove_non_overlapping=True, # \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0          missing_value_policy = MissingValuePolicy.FFill) #\u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c\u0438<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">ts = ts.align(alignment_policy=AlignPolicy.InnerJoin) #\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c inner join \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h3>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>Merlion \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u0433\u0430\u0442\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c ModelBase, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Merlion \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432: \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c ForecasterBase, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>train \u2013 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>forecast \u2013 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>plot_forecast \u2013 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c Forecaster \u0441 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 Config, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d \u0432\u00a0\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440.\u00a0<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from merlion.models.forecast.arima import Arima, ArimaConfig  forecast_steps = 48  config1 = ArimaConfig(max_forecast_steps=48, order=[20, 1, 5]) model1\u00a0 = Arima(config1)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 ArimaConfig \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0410 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 Arima \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c train_pred, train_err = model1.train(train, train_config={\"enforce_stationarity\": True,                                 \"enforce_invertibility\": True}) #\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 train.univariates[\"BGT North of NE 70th Total\"].plot(figsize=(20,7)) train_pred.univariates[\"BGT North of NE 70th Total\"].plot(figsize=(20,7))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441\u0438\u043d\u0435\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443, \u043e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u2013 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 time_stamps = test.time_stamps #\u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 forecast1, stderr1 = model1.forecast(time_stamps=time_stamps[:forecast_steps]) #\u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 MAE smape1 = ForecastMetric.MAE.value(ground_truth=test[:forecast_steps], predict=forecast1)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-367675","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/367675","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=367675"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/367675\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=367675"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=367675"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=367675"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}