Python de lissage temporel

1. Qu'est-ce que le lissage à Python?
2. Comment lisser une série chronologique à Pandas?
3. Comment lisser les données de séries chronologiques?
4. À quoi sert le lissage gaussien pour?

Qu'est-ce que le lissage à Python?

Le lissage est une technique utilisée pour éliminer le bruit d'un ensemble de données. Il existe de nombreux algorithmes et méthodes pour y parvenir, mais tous ont le même objectif général de «déshabiller les bords» ou le «lissage» certaines données. Il y a des raisons de lisser les données s'il y a peu ou pas de structure à petite échelle dans les données.

Comment lisser une série chronologique à Pandas?

Pour rendre les données de séries chronologiques plus lisses en pandas, nous pouvons utiliser les fonctions de fenêtre pondérées de façon exponentielle et calculer la moyenne pondérée de façon exponentielle.

Comment lisser les données de séries chronologiques?

Les moyennes mobiles peuvent lisser les données de séries chronologiques, révéler les tendances sous-jacentes et identifier les composants à utiliser dans la modélisation statistique. Le lissage est le processus de suppression des variations aléatoires qui apparaissent comme une grossièreté dans un tracé des données de séries chronologiques brutes.

À quoi sert le lissage gaussien pour?

L'opérateur de lissage gaussien est un opérateur de convolution 2D qui est utilisé pour «brouiller» les images et supprimer les détails et le bruit. En ce sens, il est similaire au filtre moyen, mais il utilise un noyau différent qui représente la forme d'une bosse gaussienne («en forme de cloche»).