Прогнозу продаж нужен календарь будущих известных событий Google Research представила TimesFM-3 - модель для прогнозирования временных рядов. Любопытная фича: рядом с историей событий из прошлого можно передать события, уже известные на будущий период: Допустим, нужно спрогнозировать продажи на месяц с запланированной акцией. Таблица с одними продажами заканчивается сегодняшним днём, а календарь акции продолжается дальше. TimesFM-3 умеет работать с такими будущими признаками, а также с несколькими прогнозируемыми показателями и признаками из прошлого Для пробной задачи входные данные удобно представить, как три слоя: • что прогнозируем: например, ежедневные продажи по категориям • что знаем о прошлом: продажи и сопутствующие им данные • что уже знаем о будущем: даты акции, праздники, утверждённый график работы Проверять такой прогноз стоит на уже завершившемся периоде, восстанавливая сведения, доступные на дату расчёта. Если план акции тогда ещё менялся, в проверку идёт его тогдашняя версия. Фактические будущие продажи остаются только для сравнения с ответом модели Так можно сравнить TimesFM-3 с простым ориентиром: например продажами в тот же день прошлой недели, и оценить качество прогноза на ваших данных Описание модели Ссылка на Hugging Face