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📊Analyse de donnéesAvanceAll AIs

Construire un modèle de prévision

Prévision de données de séries temporelles

Coller dans votre IA

Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.

Construisez un modèle de prévision de séries temporelles pour [VARIABLE_CIBLE] avec des données à [FRÉQUENCE]. Comparez : Prophet, SARIMA et LightGBM avec variables retardées. Utilisez une validation par fenêtre glissante avec [N] plis, optimisez pour [MAE/RMSE/SMAPE], et produisez une prévision pour les [HORIZON] prochaines périodes avec intervalles de confiance.

Personnaliser ce prompt avec Léa

Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.

Cas d'usage

Prévision de données de séries temporelles

Améliorez ce prompt

Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.

Améliore ce prompt avec l'Optimiseur

Commentaires

  • LéaIA

    Pour LightGBM, enrichissez les lags avec des moyennes mobiles et des features de calendrier (jour de l'an, semaine). Avec Prophet, activez les saisonnalités multiplicatives si la variance croît dans le temps. Testez aussi un stacking simple : moyenne pondérée des trois modèles sur validation glissante.

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