Time Series Forecasting Techniques

টাইম সিরিজ ফরকাস্টিং (Time Series Forecasting) হল ভবিষ্যতের মানের অনুমান করা, যা পূর্ববর্তী সময়ের ডেটার উপর ভিত্তি করে। বিভিন্ন টেকনিকের মাধ্যমে টাইম সিরিজ ডেটার বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যত প্রবণতা, সিজনাল প্যাটার্ন, এবং অন্যান্য উপাদানগুলি অনুমান করা যায়। নিচে কিছু জনপ্রিয় টাইম সিরিজ ফরকাস্টিং টেকনিক আলোচনা করা হলো:

১. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)

বর্ণনা: ARIMA হল একটি শক্তিশালী এবং জনপ্রিয় টাইম সিরিজ মডেল, যা পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণ (AutoRegressive), পার্থক্য (Differencing), এবং মুভিং অ্যাভারেজের (Moving Average) উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের মান পূর্বাভাস তৈরি করে। এটি স্টেশনারি ডেটার জন্য কার্যকর, তবে সিজনাল ডেটা নিয়ে কাজ করতে SARIMA (Seasonal ARIMA) ব্যবহার করা হয়।

পদ্ধতি:

• AutoRegressive (AR): পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের অনুমান।
• Integrated (I): ডেটাকে স্টেশনারি করা (যেমন, ডিফারেন্সিং পদ্ধতিতে)।
• Moving Average (MA): পূর্ববর্তী ত্রুটি (error term) এর ওপর ভিত্তি করে ভবিষ্যত অনুমান।

ব্যবহার:

• স্টেশনারি টাইম সিরিজ ডেটার জন্য ভবিষ্যৎ অনুমান।
• অর্থনৈতিক ডেটা, স্টক মার্কেটের পূর্বাভাস।

উদাহরণ:

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Fit ARIMA model (1,1,1)
model = ARIMA(time_series_data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# Forecasting future values
forecast = model_fit.forecast(steps=10)

২. SARIMA (Seasonal ARIMA)

বর্ণনা: SARIMA হল ARIMA মডেলের একটি বর্ধিত সংস্করণ, যা সিজনাল টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সিজনাল পিরিয়ডিকিটি (Seasonal Periodicity) সহ টাইম সিরিজের জন্য উপযুক্ত, যেমন ঋতুবদল বা মাসিক বিক্রয়।

পদ্ধতি:

• SARIMA মডেলটি ARIMA এর মতো কাজ করে, তবে এটি সিজনাল প্রভাব (seasonal components) সমন্বিত করে।

ব্যবহার:

• ঋতুভিত্তিক বা সিজনাল ডেটার জন্য।
• ফ্যাশন, কৃষি, পর্যটন বা খুচরা ব্যবসায় সিজনাল ডেটা বিশ্লেষণ।

উদাহরণ:

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# Fit SARIMA model (1,1,1)(1,1,1,12) seasonal pattern
model = SARIMAX(time_series_data, order=(1,1,1), seasonal_order=(1,1,1,12))
model_fit = model.fit()

# Forecasting future values
forecast = model_fit.forecast(steps=10)

৩. Exponential Smoothing (ETS)

বর্ণনা: Exponential Smoothing (ETS) মডেল টাইম সিরিজের জন্য একটি জনপ্রিয় মডেল, যা পূর্ববর্তী ডেটার উপর প্রবণতা (trend), সিজনালিটি (seasonality), এবং স্তরের (level) উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস তৈরি করে। এটি সাধারণত ছোট সময়ের জন্য কার্যকর, যেখানে ডেটাতে পূর্ববর্তী স্তরের উপর ভারী প্রভাব থাকে।

পদ্ধতি:

• Simple Exponential Smoothing: শুধুমাত্র স্তরের (level) উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যত অনুমান।
• Holt’s Linear Trend Model: ট্রেন্ড (trend) এবং স্তরের (level) ভিত্তিতে ভবিষ্যত অনুমান।
• Holt-Winters Seasonal Model: সিজনাল প্যাটার্নও অন্তর্ভুক্ত করে ভবিষ্যত অনুমান।

ব্যবহার:

• ছোট টাইম সিরিজ ডেটার জন্য কার্যকর।
• সিজনাল প্যাটার্ন এবং ট্রেন্ড বিশ্লেষণ।

উদাহরণ:

from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

# Fit Holt-Winters model
model = ExponentialSmoothing(time_series_data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12)
model_fit = model.fit()

# Forecasting future values
forecast = model_fit.forecast(steps=10)

৪. Prophet

বর্ণনা: Prophet হল একটি মেশিন লার্নিং ভিত্তিক টুল, যা টাইম সিরিজ ডেটার জন্য উন্নত পূর্বাভাস তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সিজনাল প্যাটার্ন, ছুটির দিনগুলোর প্রভাব, এবং ট্রেন্ডের বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস তৈরি করতে সক্ষম। এটি বিশেষভাবে সিজনাল ডেটা এবং বড় ডেটাসেটগুলির জন্য উপযুক্ত।

পদ্ধতি:

• Seasonality: সিজনাল প্যাটার্ন এবং ছুটির দিনের প্রভাব বিশ্লেষণ করা।
• Trend: ট্রেন্ড বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যত অনুমান।

ব্যবহার:

• ব্যবসায়িক ডেটা, প্রোডাক্ট ডিমান্ড এবং অন্যান্য সিজনাল ডেটার জন্য।

উদাহরণ:

from fbprophet import Prophet

# Prepare the data
df = pd.DataFrame({'ds': time_series_dates, 'y': time_series_data})

# Fit Prophet model
model = Prophet()
model.fit(df)

# Forecasting future values
future = model.make_future_dataframe(df, periods=10)
forecast = model.predict(future)

৫. LSTM (Long Short-Term Memory Networks)

বর্ণনা: LSTM (Long Short-Term Memory) একটি রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) মডেল, যা টাইম সিরিজ ডেটার দীর্ঘমেয়াদী নির্ভরশীলতা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি বিশেষভাবে কার্যকর যখন টাইম সিরিজের মধ্যে দীর্ঘমেয়াদী সম্পর্ক এবং প্যাটার্ন থাকে।

পদ্ধতি:

• LSTM নেটওয়ার্কের মাধ্যমে টাইম সিরিজের তথ্য শিখে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস করা।

ব্যবহার:

• বড় ডেটা সেট, যা দীর্ঘমেয়াদী নির্ভরশীলতা এবং জটিল প্যাটার্ন ধারণ করে।

উদাহরণ:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# Define and fit the LSTM model
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(input_shape)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Fit model and forecast
model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32)
forecast = model.predict(X_test)

সারাংশ

টাইম সিরিজ ফরকাস্টিং করতে বিভিন্ন টেকনিক ব্যবহৃত হয়, যেমন ARIMA, SARIMA, Exponential Smoothing (ETS), Prophet, এবং LSTM। প্রতিটি মডেলই তার নিজস্ব উপযোগিতা অনুসারে ব্যবহৃত হয়, যেখানে ARIMA এবং SARIMA সিজনাল বা স্টেশনারি ডেটার জন্য, ETS এবং Prophet সিজনাল প্যাটার্ন বিশ্লেষণের জন্য এবং LSTM দীর্ঘমেয়াদী সম্পর্ক বিশ্লেষণের জন্য কার্যকর। ফরকাস্টিংয়ের উদ্দেশ্য এবং ডেটার প্রকৃতির উপর ভিত্তি করে সঠিক মডেল নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ।

ফোরকাস্টিং (forecasting) হল ভবিষ্যতের ঘটনাগুলোর পূর্বাভাস প্রদান, যা বিভিন্ন ধরনের পরিকল্পনা ও সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক। টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ বা অন্যান্য মডেলিং পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে শোর্স-টার্ম এবং লং-টার্ম ফোরকাস্টিং করা যেতে পারে। এই দুইটি ফোরকাস্টিংয়ের মধ্যে মৌলিক পার্থক্য রয়েছে, যা তাদের ব্যবহারের উদ্দেশ্য এবং সময়সীমার উপর ভিত্তি করে নির্ধারিত হয়।

১. শোর্স-টার্ম ফোরকাস্টিং (Short-term Forecasting)

বর্ণনা: শোর্স-টার্ম ফোরকাস্টিং হলো এমন একটি ফোরকাস্টিং পদ্ধতি যেখানে কিছু দিনের থেকে কয়েক মাসের মধ্যে ভবিষ্যতের ঘটনাগুলোর পূর্বাভাস প্রদান করা হয়। এই পদ্ধতি সাধারণত কম সময়ের জন্য মানানসই এবং ছোট আকারের পরিবর্তন বা প্রবণতা বুঝতে সহায়ক। শোর্স-টার্ম ফোরকাস্টিংয়ে ছোট পরিবর্তন এবং সিজনাল ভেরিয়েশন বেশি প্রভাব ফেলে।

ব্যবহার:

• ব্যবসায়িক বিক্রয় পূর্বাভাস: কোম্পানির দৈনিক বা সাপ্তাহিক বিক্রয় পূর্বাভাস।
• আবহাওয়া: কয়েক দিনের আবহাওয়ার পূর্বাভাস।
• স্টক মার্কেট: কয়েক দিনের বা এক সপ্তাহের শেয়ার বাজারের পূর্বাভাস।

উদাহরণ:

• একটি দোকানের বিক্রয় পূর্বাভাস, যেখানে আগামী সপ্তাহে কী পরিমাণ পণ্য বিক্রি হতে পারে।
• গ্রীষ্মকালীন তাপমাত্রা আগামী ৫ দিনের মধ্যে কেমন হবে।

বিশেষত্ব:

• সিজনাল প্যাটার্ন এবং ছোট সময়ের ট্রেন্ডে বেশি নির্ভরশীল।
• পূর্ববর্তী সময়ের ডেটার উপর ভিত্তি করে দ্রুত পরিবর্তন নির্ধারণ করা হয়।

২. লং-টার্ম ফোরকাস্টিং (Long-term Forecasting)

বর্ণনা: লং-টার্ম ফোরকাস্টিং হলো এমন একটি পদ্ধতি যেখানে কয়েক মাস থেকে কয়েক বছর পরবর্তী ঘটনাগুলোর পূর্বাভাস প্রদান করা হয়। এটি সাধারণত বড়, দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা, কাঠামোগত পরিবর্তন, বা দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্য অর্জনের জন্য ব্যবহৃত হয়। লং-টার্ম ফোরকাস্টিংয়ের ক্ষেত্রে শাট-টার্ম পরিবর্তনগুলি তেমন প্রভাব ফেলেনা এবং ডেটার বিশ্লেষণ করা হয় বৃহত্তর দৃষ্টিকোণ থেকে।

ব্যবহার:

• অর্থনৈতিক পূর্বাভাস: মুদ্রাস্ফীতি, জিডিপি প্রবৃদ্ধি বা বেকারত্বের হার।
• জনসংখ্যার পূর্বাভাস: এক দেশের আগামী দশকের জনসংখ্যা বৃদ্ধির পূর্বাভাস।
• আবহাওয়া পরিবর্তন: জলবায়ু পরিবর্তন সম্পর্কিত দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাস।

উদাহরণ:

• একটি দেশের আগামী ১০ বছরে মোট অর্থনৈতিক প্রবৃদ্ধির পূর্বাভাস।
• পৃথিবীর গড় তাপমাত্রা আগামী ২০ বছরে কতটা বাড়তে পারে, জলবায়ু পরিবর্তন সংক্রান্ত পূর্বাভাস।

বিশেষত্ব:

• দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা এবং বড় কাঠামোগত পরিবর্তনগুলি বিশ্লেষণ করা হয়।
• অস্থিরতা এবং অপ্রত্যাশিত ঘটনা গুলি এই ধরনের ফোরকাস্টিংয়ে গুরুত্বপূর্ণ বাধা সৃষ্টি করতে পারে।

পার্থক্য:

সারাংশ

শোর্স-টার্ম ফোরকাস্টিং এবং লং-টার্ম ফোরকাস্টিং দুটি ভিন্ন ধরনের পূর্বাভাস ব্যবস্থা, যেখানে শোর্স-টার্মে ছোট সময়ের পরিবর্তন এবং সিজনাল প্যাটার্ন বেশি গুরুত্বপূর্ণ, আর লং-টার্মে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা এবং কাঠামোগত পরিবর্তনগুলি বিবেচনায় নেওয়া হয়। দুই ধরনের ফোরকাস্টিং পদ্ধতিই বিভিন্ন ক্ষেত্রে কার্যকরী, তবে তাদের উদ্দেশ্য এবং সময়কাল আলাদা।

ফরকাস্টিং মডেলগুলি সাধারণত ভবিষ্যতের মান অনুমান করতে ব্যবহৃত হয়, এবং মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য কিছু মেট্রিক্স ব্যবহৃত হয়। RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error), এবং MAPE (Mean Absolute Percentage Error) হল তিনটি প্রধান ফরকাস্টিং অ্যাকিউরেসি মেট্রিক্স যা মডেলের পূর্বাভাসের সঠিকতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়।

১. RMSE (Root Mean Squared Error)

বর্ণনা: RMSE হলো একটি জনপ্রিয় মেট্রিক যা পূর্বাভাসের ত্রুটির আকার নির্ধারণ করে। এটি আসল মান এবং পূর্বাভাসের মধ্যে গড় বর্গমূল ত্রুটি পরিমাপ করে। RMSE এর মাধ্যমে বোঝা যায় যে মডেলটি কেমনভাবে ডেটার প্রাক্কলন করছে, এবং এটি বড় ত্রুটির ক্ষেত্রে সংবেদনশীল।

ফর্মুলা:

$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (Y_i - \hat{Y}_i)^2}$$

এখানে:

• $Y_i$ হলো আসল মান,
• $\hat{Y}_i$ হলো পূর্বাভাস মান,
• $n$ হলো ডেটার মোট সংখ্যা।

ব্যাখ্যা:

• RMSE মান যত ছোট, মডেলটি তত বেশি সঠিক পূর্বাভাস করছে।
• এটি বড় ত্রুটিগুলিকে বেশি গুরুত্ব দেয়, কারণ বর্গমূল নেওয়া হয়।

২. MAE (Mean Absolute Error)

বর্ণনা: MAE একটি সহজ এবং সরল মেট্রিক যা আসল মান এবং পূর্বাভাসের মধ্যে গড় আবসোলিউট ত্রুটি পরিমাপ করে। MAE ডেটার সকল ত্রুটির গড় মান দেয় এবং এটি বড় ত্রুটির প্রভাব কমিয়ে দেয়, কারণ এখানে বর্গমূল নেওয়া হয় না।

ফর্মুলা:

$$MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |Y_i - \hat{Y}_i|$$

এখানে:

• $Y_i$ হলো আসল মান,
• $\hat{Y}_i$ হলো পূর্বাভাস মান,
• $n$ হলো ডেটার মোট সংখ্যা।

ব্যাখ্যা:

• MAE ছোট হলে, পূর্বাভাসের ত্রুটি কম।
• এটি ডেটার সমস্ত ত্রুটিকে সমানভাবে গুরুত্ব দেয়, কোন নির্দিষ্ট ত্রুটিকে বেশি গুরুত্ব দেয় না।

৩. MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

বর্ণনা: MAPE একটি প্রাসঙ্গিক মেট্রিক যা পূর্বাভাসের ত্রুটিকে শতাংশ আকারে পরিমাপ করে। এটি মূলত হিসাব করে কিভাবে পূর্বাভাসের ত্রুটি আসল মানের তুলনায় পরিবর্তিত হয়েছে। MAPE প্রায়শই ব্যবসায়িক এবং অর্থনৈতিক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়, কারণ এটি সোজাসুজি একটি শতাংশ মান দেয়।

ফর্মুলা:

$$MAPE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left|\frac{Y_i - \hat{Y}_i}{Y_i}\right| \times 100$$

এখানে:

• $Y_i$ হলো আসল মান,
• $\hat{Y}_i$ হলো পূর্বাভাস মান,
• $n$ হলো ডেটার মোট সংখ্যা।

ব্যাখ্যা:

• MAPE একটি শতাংশে মান দেয়, তাই এটি বিশ্লেষণে সহজ এবং বোঝায় যে পূর্বাভাসটি আসল মানের কতটুকু ভাগের ত্রুটি তৈরি করেছে।
• MAPE এর ছোট মান দেখালে মডেলটি সঠিক পূর্বাভাস করছে।
• তবে, খুব ছোট আসল মান (যেমন শূন্য) থাকলে MAPE অস্বাভাবিক হতে পারে।

তিনটি মেট্রিক্সের তুলনা

সারাংশ

RMSE, MAE, এবং MAPE হল তিনটি গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক্স যা ফরকাস্টিং মডেলের কার্যকারিতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। RMSE বড় ত্রুটির প্রতি সংবেদনশীল, MAE সব ত্রুটিকে সমানভাবে গুরুত্ব দেয়, এবং MAPE একটি সহজ শতাংশ হিসেবে ত্রুটির পরিমাণ দেয়। এগুলি মডেলের সঠিকতা মূল্যায়নে সহায়ক, তবে প্রতিটি মেট্রিকের নিজস্ব শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে।

Walk-forward validation একটি টাইম সিরিজ মডেল মূল্যায়নের পদ্ধতি যা প্রতিক্রিয়া (time-dependent) ডেটা ব্যবহার করে মডেলের পারফরম্যান্স পরীক্ষা করে। এটি সময়গত ক্রম বা টাইম সিকোয়েন্স অনুসরণ করে মডেল প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করার জন্য একটি কৌশল। সাধারণভাবে, এটি মডেল ভ্যালিডেশনের জন্য একটি শক্তিশালী পদ্ধতি, যা ভবিষ্যতের ডেটার পূর্বাভাসে কার্যকর প্রমাণিত হয়।

Walk-Forward Validation কী?

Walk-forward validation পদ্ধতিতে, আপনি প্রথমে একটি ছোট প্রশিক্ষণ সেট ব্যবহার করে মডেল প্রশিক্ষণ শুরু করেন এবং তারপরে এক বা একাধিক সময় পয়েন্টের জন্য পরীক্ষা সেট ব্যবহার করে মডেলটি যাচাই করেন। প্রতিবার নতুন তথ্য আসে, প্রশিক্ষণ সেটটি এক পয়েন্ট এগিয়ে নিয়ে যাওয়া হয় (একে "শিফটিং" বা "স্লাইডিং" বলা হয়), এবং মডেলটি নতুন ডেটার সাথে আবার প্রশিক্ষিত হয়।

এই পদ্ধতির প্রধান লক্ষ্য হল টাইম সিরিজ ডেটার প্রকৃত সময়গত কাঠামো এবং প্রেক্ষিত রক্ষা করা, যাতে ভবিষ্যতের ডেটার উপর অনুমান তৈরি করতে প্রমাণিত হয়। এটি ঐতিহ্যগত ক্রস ভ্যালিডেশন পদ্ধতির চেয়ে আরো উপযুক্ত, কারণ টাইম সিরিজ ডেটার মধ্যে পূর্ববর্তী ডেটা ভবিষ্যতের ডেটার সাথে সম্পর্কিত থাকে এবং তথ্যের ক্রম বজায় রাখা প্রয়োজন।

Walk-Forward Validation এর ধাপগুলো

1. প্রথম প্রশিক্ষণ সেট নির্বাচন:
   • একটি ছোট অংশের ডেটা (অথবা প্রথম কিছু সময়ের ডেটা) নির্বাচন করুন এবং এটি প্রশিক্ষণ ডেটা হিসেবে ব্যবহার করুন।
2. মডেল প্রশিক্ষণ:
   • প্রথম প্রশিক্ষণ সেটের উপর মডেলটি প্রশিক্ষণ দিন।
3. প্রথম পরীক্ষা সেট নির্বাচন:
   • প্রশিক্ষণের পরে, পরবর্তী এক বা একাধিক সময় পয়েন্টের জন্য মডেলটি পরীক্ষা করুন। এটি পরীক্ষা সেট হিসেবে কাজ করবে।
4. পরীক্ষা সেটের উপর মূল্যায়ন:
   • মডেলের পূর্বাভাসের কার্যকারিতা পরীক্ষা সেটের জন্য মূল্যায়ন করুন (যেমন, RMSE, MAE, MAPE ইত্যাদি)।
5. ডেটা স্লাইডিং (Shift):
   • এরপর, একটি নতুন সময় পয়েন্ট যোগ করুন এবং প্রশিক্ষণ সেটটি আপডেট করুন (অর্থাৎ, এটি আগের সময়ের সাথে নতুন সময় পয়েন্টও অন্তর্ভুক্ত করবে)।
6. পুনরাবৃত্তি:
   • এই পদ্ধতিটি পুনরায় করুন যতক্ষণ না আপনি পুরো টাইম সিরিজ ডেটা ব্যবহার না করেন।
7. পারফরম্যান্স মূল্যায়ন:
   • সমস্ত পরীক্ষা সেটের উপর মডেলের গড় পারফরম্যান্স বের করুন।

Walk-Forward Validation এর সুবিধা

1. টাইম সিরিজ ডেটার প্রাকৃতিক ধারা রক্ষা করা:
   • এটি টাইম সিরিজ ডেটার ক্রম ধরে রেখে মডেলের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করে, যেহেতু টাইম সিরিজ ডেটা একটি কেননেটিক ফলো আপ অর্থাৎ এক পয়েন্টের মান পরবর্তী পয়েন্টের উপর নির্ভরশীল।
2. ভবিষ্যতের জন্য পূর্বাভাস:
   • মডেলটি বাস্তবিকভাবে পূর্ববর্তী ডেটার উপর প্রশিক্ষিত হয় এবং এটি ভবিষ্যতের ডেটার পূর্বাভাস তৈরিতে ব্যবহৃত হয়, যা বাস্তব জগতের পরিস্থিতির জন্য উপযোগী।
3. অন্তর্ভুক্ত তথ্যের সামঞ্জস্য বজায় রাখা:
   • এটি পুরানো ডেটা শেখানে রেখে এবং নতুন ডেটার সাথে এটি আপডেট করে, একটি ধারাবাহিক এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ মডেল তৈরি করতে সহায়ক।

Walk-Forward Validation এর সীমাবদ্ধতা

1. কখনও কখনও খুব ধীর হতে পারে:
   • প্রতিবার প্রশিক্ষণ সেট পরিবর্তন করে মডেল প্রশিক্ষণ করতে হয়, যা বড় ডেটা সেটের জন্য সময়সাপেক্ষ হতে পারে।
2. পর্যাপ্ত সময়সীমার প্রয়োজন:
   • সফলভাবে কাজ করতে হলে, টাইম সিরিজের মধ্যে যথেষ্ট পরিমাণ ডেটা থাকা প্রয়োজন, বিশেষত যখন পূর্বাভাসের জন্য মডেলটি চলমান।
3. পারফরম্যান্স মূল্যায়নের চ্যালেঞ্জ:
   • মডেলের পারফরম্যান্স উন্নতির জন্য সব সময় সঠিক পদ্ধতি ব্যবহার করা উচিত, নইলে এটি ওভারফিটিং বা আন্ডারফিটিং হতে পারে।

Walk-Forward Validation এর উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনার কাছে একটি মাসিক বিক্রয় ডেটাসেট রয়েছে, এবং আপনি একটি টাইম সিরিজ মডেল তৈরি করতে চান যা ভবিষ্যতের বিক্রয় পূর্বাভাস দিতে পারে। আপনি walk-forward validation ব্যবহার করে মডেলটি প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন করবেন।

ধাপ ১: প্রথম 12 মাসের ডেটা ব্যবহার করুন প্রশিক্ষণের জন্য।
ধাপ ২: 13 তম মাসের জন্য পূর্বাভাস করুন এবং 14 তম মাসের জন্য নতুন ডেটা সহ মডেলটি পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন।
ধাপ ৩: এইভাবে, প্রতিটি মাসের জন্য প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন করতে থাকুন, যতক্ষণ না আপনার পুরো ডেটা সেট ব্যবহার না হয়।

সারাংশ

Walk-forward validation একটি শক্তিশালী এবং বাস্তবসম্মত পদ্ধতি যা টাইম সিরিজ ডেটার জন্য মডেল মূল্যায়ন করে। এটি প্রতিটি সময় পয়েন্টের পর প্রশিক্ষণ সেট আপডেট করে এবং ভবিষ্যতের জন্য পূর্বাভাস তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এটি মডেল পারফরম্যান্স পরিমাপের জন্য উপযুক্ত এবং টাইম সিরিজের প্রকৃত সময়গত কাঠামোকে রক্ষা করে।

Forecast Interval এবং Confidence Interval দুটি ভিন্ন ধারণা হলেও, এগুলোর মধ্যে কিছু সাদৃশ্য রয়েছে, বিশেষ করে স্ট্যাটিস্টিক্যাল পূর্বাভাস এবং আনুমানিক মানের ক্ষেত্রে। তবে, তাদের মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যও রয়েছে।

১. Forecast Interval

বর্ণনা: ফোরকাস্ট ইন্টারভ্যাল হল একটি পরিসীমা (range) যা সম্ভাব্য ভবিষ্যৎ মানের জন্য তৈরি করা হয়। এটি পূর্বাভাসের নির্ভুলতার একটি পরিমাপ দেয় এবং নির্ধারণ করে যে, একটি পূর্বাভাস করা মানের আশেপাশে কোন পরিসীমায় ভবিষ্যৎ মান আসতে পারে।

ফোরকাস্ট ইন্টারভ্যালটি সাধারণত ভবিষ্যৎ পর্যবেক্ষণ বা নতুন ডেটা পয়েন্ট এর জন্য একটি নির্দিষ্ট পরিসীমা দেয়, যেখানে ভবিষ্যৎ ডেটার মান থাকতে পারে। এটি সাধারনত 95% বা 99% কনফিডেন্স লেভেল এ নির্ধারণ করা হয়।

উদাহরণ: ধরা যাক, একটি আর্থিক মডেল ১০০০ ডলারের পূর্বাভাস দিয়েছে। তবে, 95% ফোরকাস্ট ইন্টারভ্যাল যদি ৯৫০ থেকে ১০৫০ ডলারের মধ্যে থাকে, তবে এর মানে হলো ৯৫% নিশ্চিততা নিয়ে ভবিষ্যৎ মান এই পরিসীমার মধ্যে থাকবে।

ফোরকাস্ট ইন্টারভ্যালের বৈশিষ্ট্য:

• ফিউচার ডেটার জন্য পরিসীমা।
• এটি ভবিষ্যতের পূর্বাভাস বা নতুন পর্যবেক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• ডিসক্রিপটিভ: পূর্বাভাসের আনুমানিক পরিসীমা দেয়, যেমন ভবিষ্যৎ মুল্য কোথায় থাকতে পারে।

২. Confidence Interval

বর্ণনা: কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল (CI) হল একটি পরিসীমা যা একটি পরিসংখ্যানিক অনুমানকে কেন্দ্র করে তৈরি করা হয়, এবং এটি পরিসংখ্যানের নির্ভুলতা বা নির্ভরযোগ্যতা পরিমাপ করে। কনফিডেন্স ইন্টারভ্যালে আমরা যে পরিসংখ্যানের জন্য অনুমান করেছি, তার একটি বিশ্বস্ত পরিসীমা পাবো।

যে পরিসংখ্যানের জন্য কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল তৈরি করা হয়, সেটি সাধারনত গড়, পপুলেশন প্যারামিটার বা অন্যান্য স্ট্যাটিস্টিক্যাল মাপকাঠি হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, 95% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল হল এমন একটি পরিসীমা যেখানে ৯৫% সময় আমাদের অনুমান সঠিক থাকবে।

উদাহরণ: ধরা যাক, একটি পরীক্ষায় ১০০ ছাত্রের গড় নম্বর ৮৫ এসেছে, এবং 95% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল ৮০ থেকে ৯০ মধ্যে রয়েছে। এর মানে হলো ৯৫% নিশ্চিততা নিয়ে আমরা বলতে পারি যে, গড় নম্বর ৮০ থেকে ৯০ এর মধ্যে থাকতে পারে।

কনফিডেন্স ইন্টারভ্যালের বৈশিষ্ট্য:

• প্যারামিটার অনুমানের নির্ভুলতা পরিমাপ।
• এটি পরিসংখ্যানিক অনুমান এবং পর্যবেক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• বিশ্বস্ততা: অনুমানকৃত পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে একটি নির্ভরযোগ্য পরিসীমা দেয়।

Forecast Interval এবং Confidence Interval এর মধ্যে পার্থক্য

সারাংশ

Forecast Interval হল ভবিষ্যত ডেটার জন্য একটি পরিসীমা যা পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে Confidence Interval একটি পরিসংখ্যানিক অনুমান বা গড়ের নির্ভুলতা এবং বিশ্বস্ততা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। উভয়ই আমাদের ডেটার আনুমানিকতা বা নির্ভুলতার বিষয়ে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য প্রদান করে, তবে তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্র এবং লক্ষ্য আলাদা।