Анализ временных рядов с LLM

Данные неизбежно сопряжены с различными загадками. Каждый специалист по данным рано или поздно сталкивается с барьером, где стандартные подходы начинают казаться недостаточными.

А что, если преодолеть эти ограничения, создавая, настраивая и проверяя сложные модели прогнозирования лишь с помощью подходящего запроса?

Большие языковые модели (LLM) революционизируют моделирование временных рядов. В сочетании с грамотной и организованной инженерией запросов они позволяют исследовать методы, которые еще не пришли в голову большинству аналитиков.

Такие модели могут направлять процесс настройки ARIMA, оптимизации Prophet или даже архитектур глубокого обучения, таких как LSTM и трансформеры.

Это руководство посвящено продвинутым техникам запросов для разработки моделей, их верификации и интерпретации. В итоге читатель получит набор практических запросов, которые ускорят создание, сравнение и доработку моделей с большей уверенностью.

Все рекомендации основаны на научных исследованиях и примерах из практики, поэтому в распоряжении окажутся готовые инструменты для применения.

Это вторая статья в серии из двух частей, посвященной тому, как инженерия запросов усиливает анализ временных рядов:

• Часть 1: Запросы для базовых стратегий в анализе временных рядов
• Часть 2: Запросы для продвинутой разработки моделей (настоящая статья)

В этой статье рассматриваются:

1. Продвинутые запросы для разработки моделей
2. Запросы для верификации и интерпретации моделей
3. Пример реализации в реальных условиях
4. Рекомендации и дополнительные советы

1. Продвинутые запросы для разработки моделей

Начнем с ключевых инструментов. Как известно, ARIMA и Prophet остаются эффективными для структурированных и интерпретируемых процессов, в то время как LSTM и трансформеры превосходят в обработке сложных нелинейных зависимостей.

Главное преимущество в том, что правильные запросы экономят значительное время, поскольку LLM выступают в роли личного ассистента, который настраивает, оптимизирует и проверяет каждый этап без путаницы.

1.1 Выбор и верификация модели ARIMA

Прежде чем переходить дальше, убедимся в надежности классической основы. Нижеприведенный запрос поможет определить подходящую структуру ARIMA, подтвердить предположения и создать надежный конвейер прогнозирования для сравнения с другими подходами.

Полный запрос для моделирования ARIMA:

"Ты эксперт по моделированию временных рядов. Помоги мне создать и проверить модель ARIMA: Набор данных: [описание] Данные: [пример временного ряда] Этап 1 - Идентификация модели: 1. Проверка стационарности (тесты ADF, KPSS) 2. Применение дифференцирования при необходимости 3. Построение ACF/PACF для определения начальных параметров (p,d,q) 4. Выбор модели по критериям информации (AIC, BIC) Этап 2 - Оценка модели: 1. Подгонка модели ARIMA(p,d,q) 2. Проверка значимости параметров 3. Верификация предположений модели: - Анализ остатков (белый шум, нормальность) - Тест Льюнга-Бокса на автокорреляцию - Тест Жарка-Бера на нормальность Этап 3 - Прогнозирование и оценка: 1. Генерация прогнозов с интервалами доверия 2. Расчет метрик точности прогноза (MAE, MAPE, RMSE) 3. Проведение валидации методом ходьбы вперед Предоставь полный код на Python с объяснениями."

1.2 Настройка модели Prophet

Если имеются известные праздники, четкие сезонные циклы или точки изменений, которые нужно обработать аккуратно, Prophet станет идеальным выбором.

Запрос ниже учитывает бизнес-контекст, настраивает сезонные компоненты и создает схему кросс-валидации, чтобы обеспечить надежность результатов в производственной среде.

Запрос для настройки модели Prophet:

"Как эксперт по Facebook Prophet, помоги мне настроить и оптимизировать модель Prophet: Бизнес-контекст: [укажите область] Характеристики данных: - Частота: [ежедневно/еженедельно/и т.д.] - Исторический период: [диапазон времени] - Известные сезонности: [ежедневные/еженедельные/ежегодные] - Эффекты праздников: [релевантные праздники] - Изменения тренда: [известные точки изменений] Задачи настройки: 1. Предобработка данных для формата Prophet 2. Конфигурация сезонности: - Настройки ежегодной, еженедельной, ежедневной сезонности - Пользовательские сезонные компоненты при необходимости 3. Моделирование праздников для [страны/региона] 4. Обнаружение точек изменений и настройка приоров 5. Конфигурация интервалов неопределенности 6. Схема кросс-валидации для оптимизации гиперпараметров Пример данных: [предоставьте временной ряд] Предоставь код модели Prophet с объяснениями параметров и подходом к валидации."

1.3 Руководство по моделям LSTM и глубокому обучению

Когда временной ряд хаотичен, нелинеен или многомерен с долгосрочными взаимодействиями, пора переходить на новый уровень.

Используйте запрос для LSTM ниже, чтобы разработать полный конвейер глубокого обучения от предобработки до хитростей обучения, которые масштабируются от прототипа до производства.

Запрос для проектирования архитектуры LSTM:

"Ты эксперт по глубокому обучению, специализирующийся на временных рядах. Разработай архитектуру LSTM для задачи прогнозирования: Спецификации проблемы: - Длина входной последовательности: [окно回顾] - Горизонт прогнозирования: [шаги предсказания] - Признаки: [количество и типы] - Размер набора данных: [образцы для обучения] - Вычислительные ограничения: [если есть] Рассмотрения архитектуры: 1. Количество слоев LSTM и единиц на слой 2. Стратегии dropout и регуляризации 3. Формы входа/выхода для многомерных рядов 4. Функции активации и оптимизация 5. Выбор функции потерь 6. Раннее останавливание и планирование скорости обучения Предоставь: - Реализацию на TensorFlow/Keras - Конвейер предобработки данных - Цикл обучения с валидацией - Расчет метрик оценки - Предложения по оптимизации гиперпараметров"

2. Верификация и интерпретация моделей

Хорошие модели должны быть не только точными и надежными, но и объяснимыми.

Этот раздел помогает тщательно проверить производительность во времени и разобрать, что именно модель усваивает. Начните с надежной кросс-валидации, затем перейдите к диагностике, чтобы доверять выводам за числами.

2.1 Кросс-валидация для временных рядов

Запрос для валидации методом ходьбы вперед:

"Разработай надежную стратегию валидации для модели временных рядов: Тип модели: [ARIMA/Prophet/ML/Глубокое обучение] Набор данных: [размер и временной охват] Горизонт прогнозирования: [краткосрочный/среднесрочный/долгосрочный] Требования бизнеса: [частота обновлений, нужды в опережающем времени] Подход к валидации: 1. Разделение временных рядов (без случайного перемешивания) 2. Анализ расширяющегося окна против скользящего окна 3. Тестирование нескольких точек начала прогноза 4. Учет сезонности в валидации 5. Выбор метрик производительности: - Зависимые от масштаба: MAE, MSE, RMSE - Процентные ошибки: MAPE, sMAPE - Масштабированные ошибки: MASE - Распределительная точность: CRPS Предоставь реализацию на Python для: - Разделителей кросс-валидации - Функций расчета метрик - Сравнения производительности по фолдам валидации - Тестирования статистической значимости для сравнения моделей"

2.2 Интерпретация и диагностика моделей

Являются ли остатки чистыми? Калиброваны ли интервалы? Какие признаки важны? Запрос ниже предлагает полный путь диагностики, чтобы модель была подотчетной.

Полный запрос для диагностики модели:

"Проведи тщательную диагностику для модели временных рядов: Модель: [укажите тип и параметры] Прогнозы: [результаты прогноза] Остатки: [остатки модели] Диагностические тесты: 1. Анализ остатков: - Автокорреляция остатков (тест Льюнга-Бокса) - Тесты нормальности (Шапиро-Уилка, Жарка-Бера) - Тесты гетероскедастичности - Валидация предположения независимости 2. Адекватность модели: - Производительность в выборке против вне выборки - Анализ смещения прогноза - Покрытие интервалов предсказания - Оценка захвата сезонных паттернов 3. Валидация бизнеса: - Экономическая значимость прогнозов - Точность направления - Способность предсказывать пики/впадины - Обнаружение изменений тренда 4. Интерпретируемость: - Важность признаков (для моделей ML) - Анализ компонентов (для моделей декомпозиции) - Веса внимания (для моделей трансформера) Предоставь код диагностики и руководства по интерпретации."

3. Пример реализации в реальных условиях

Мы рассмотрели, как запросы направляют рабочий процесс моделирования, но как их применять на практике?

Далее представлен быстрый и воспроизводимый пример, демонстрирующий использование одного из запросов в собственной рабочей тетради сразу после обучения модели временных рядов.

Идея проста: применим один из запросов из статьи (запрос для валидации методом ходьбы вперед), отправим его в API OpenAI и позволим LLM предоставить обратную связь или предложения по коду прямо в процессе анализа.

Шаг 1: Создание вспомогательной функции для отправки запросов в API

Эта функция, ask_llm(), подключается к API Responses от OpenAI с использованием ключа API и передает содержимое запроса.

Не забудьте установить переменную окружения OPENAI_API_KEY перед запуском.

После этого можно использовать любой запрос из статьи и получать советы или готовый к запуску код.

# %pip -q install openai # Только если SDK еще не установлен import os from openai import OpenAI def ask_llm(prompt_text, model="gpt-4.1-mini"): """ Отправляет однопользовательский запрос в API Responses и возвращает текст. Переключайте 'model' на любую доступную текстовую модель в аккаунте. """ api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if not api_key: print("Установите OPENAI_API_KEY для активации вызовов LLM. Пропуск.") return None client = OpenAI(api_key=api_key) resp = client.responses.create( model=model, input=[{"role": "user", "content": prompt_text}] ) return getattr(resp, "output_text", None)

Предположим, что модель уже обучена, поэтому настройку можно описать простым английским и передать через шаблон запроса.

В этом случае применим запрос для валидации методом ходьбы вперед, чтобы LLM сгенерировал надежный подход к валидации и идеи по коду.

walk_forward_prompt = f""" Design a robust validation strategy for my time series model: Model type: ARIMA/Prophet/ML/Deep Learning (we used SARIMAX with exogenous regressors) Dataset: Daily synthetic retail sales; 730 rows from 2022-01-01 to 2024-12-31 Forecast horizon: 14 days Business requirements: short-term accuracy, weekly update cadence Validation approach: 1. Time series split (no random shuffling) 2. Expanding window vs sliding window analysis 3. Multiple forecast origins testing 4. Seasonal validation considerations 5. Performance metrics selection: - Scale-dependent: MAE, MSE, RMSE - Percentage errors: MAPE, sMAPE - Scaled errors: MASE - Distributional accuracy: CRPS Provide Python implementation for: - Cross-validation splitters - Metrics calculation functions - Performance comparison across validation folds - Statistical significance testing for model comparison """ wf_advice = ask_llm(walk_forward_prompt) print(wf_advice or "(LLM call skipped)")

После выполнения ячейки ответ LLM появится прямо в тетради, обычно в виде краткого руководства или фрагмента кода, который можно скопировать, адаптировать и протестировать.

Это простой рабочий процесс, но удивительно мощный: вместо переключения между документацией и экспериментами модель интегрируется напрямую в тетрадь.

Этот же шаблон можно повторить с любым запросом из предыдущих разделов, например, заменить на полный запрос для диагностики модели, чтобы LLM интерпретировал остатки или предложил улучшения для прогноза.

4. Рекомендации и дополнительные советы

4.1 Стратегии оптимизации запросов

Итеративная доработка запросов:

1. Начинайте с простых запросов и постепенно усложняйте, не стремясь к идеалу сразу.
2. Проверяйте разные структуры запросов (ролевая игра против прямых инструкций и т.д.).
3. Оценивайте эффективность запросов на различных наборах данных.
4. Применяйте обучение с небольшим числом примеров, используя релевантные случаи.
5. Всегда добавляйте знания домена и бизнес-контекст.

Что касается эффективности токенов (если важны затраты):

• Соблюдайте баланс между полнотой информации и использованием токенов.
• Используйте подходы на основе патчей для уменьшения размера входа.
• Внедряйте кэширование запросов для повторяющихся паттернов.
• Обсудите с командой компромиссы между точностью и вычислительными расходами.

Не забывайте проводить обширную диагностику, чтобы результаты были надежными, и продолжайте уточнять запросы по мере эволюции данных и бизнес-вопросов. Помните, это итеративный процесс, а не попытка достичь совершенства с первого раза.