Comments 3
А можно для абсолютно несведущих в нейросетях (а так же в "робасности", гипер-параметрах и SMAPE) пояснить в чём отличие изложенного в статье от, собственно, линейной интерполяции?
В статье используется прием локальной интерполяции для окрестности изолированного физически значимого измерения. То есть предполагается, что рассматриваемый набор данных позволяет без значимых искажений считать связи в пакете временных рядов в локальной окрестности изолированного точки линейными. Что-то близкое по концепции используется в нелинейной модели снижения размерности LLE https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.LocallyLinearEmbedding.html
Спасибо, что обратили внимание на библиотеку tabgan. Для генерации пробовали использовать режим с временными рядами c TimeGAN?
Второй момент, тут звучит больше как задача ловля аномалий во временных рядах https://medium.com/towards-data-science/anomaly-detection-time-series-4c661f6f165f
Еще один подход к аугментации табличных данных