En este tutorial, exploramos GluonTS desde un enfoque práctico, generando conjuntos de datos sintéticos complejos, preparándolos y aplicando varios modelos en paralelo. Nos centramos en cómo trabajar con diferentes estimadores dentro de la misma pipeline, manejar dependencias faltantes de forma elegante y aun así obtener resultados útiles. Incorporando etapas de evaluación y visualización, construimos un flujo de trabajo que permite entrenar, comparar e interpretar modelos de forma integrada y fluida.
Comenzamos importando las librerías principales para el manejo de datos, visualización y utilidades de GluonTS. Además, configuramos importaciones condicionales para los estimadores basados en PyTorch y MXNet, de modo que el código se adapte al backend disponible en el entorno.
Luego, creamos un conjunto de datos sintético con múltiples series temporales que combinan tendencias, estacionalidad y ruido. Garantizamos que los resultados sean reproducibles y entregamos un DataFrame limpio con varias series listo para experimentar.
Preparando el conjunto de datos con GluonTS, lo dividimos en datos de entrenamiento y pruebas, generando ventanas para la predicción. A continuación, intentamos inicializar distintos estimadores: DeepAR de PyTorch, DeepAR de MXNet y un modelo FeedForward sencillo, siempre que las librerías estén disponibles. Si no contamos con ninguno, recurrimos a un dataset artificial incorporado en GluonTS.
Procedemos a entrenar cada modelo disponible, guardando sus predicciones probabilísticas y almacenando los predictors para reutilizarlos. Luego evaluamos sus resultados usando métricas como MASE, sMAPE y pérdida cuantílica ponderada, lo que nos permite comparar su desempeño de forma consistente.
Para visualizar, implementamos gráficos avanzados que muestran, para una serie temporal dada, el histórico real, los valores futuros verdaderos, las predicciones de cada modelo con bandas de incertidumbre y diversas comparativas. También incluimos análisis de residuos y una comparación gráfica del desempeño entre modelos.
Si no se dispone de modelos, mostramos una visualización de ejemplo utilizando datos sintéticos, ilustrando conceptos clave como el pronóstico probabilístico, evaluación y visualización, así como el manejo robusto de errores.
En resumen, este tutorial ofrece una configuración sólida que combina la generación de datos, experimentación con múltiples modelos y análisis de rendimiento. En lugar de apoyarnos en una sola configuración, mostramos cómo adaptar y probar diferentes opciones a la vez, además de visualizar los resultados de forma clara y comprensible. Esto nos brinda una base sólida para desarrollar proyectos con GluonTS y aplicar estos principios a datos reales, manteniendo una estructura modular y fácil de ampliar.
