농업 예측을 위한 ML 기반 기법에 대한 조언을 구하는 게시글입니다.
한 사용자(베리 회사 근무)는 농업 작물의 수확량 및 가격 예측을 담당하고 있으며, ML 기반 예측의 초보자입니다. 그는 SARIMA 모델 및 XGBoost, Holt-Winters 방법을 실험 중이며, 생산급의 시계열 예측에 적합한 라이브러리나 모델, 피쳐 엔지니어링 아이디어 및 유용한 자료에 대한 추천을 요청하고 있습니다. 또한, 주간 데이터의 계절성과 날씨가 큰 영향을 미친다는 점을 강조합니다.
A post seeking advice on ML-based forecasting techniques for agriculture crop volume and pricing.
A user working for a berry company is responsible for forecasting crop volumes and prices, and is new to ML-based forecasting. They have experimented with SARIMA, XGBoost, and Holt-Winters models and are seeking recommendations on frameworks, effective models for agricultural forecasting, feature engineering ideas, and helpful resources. The user highlights the importance of seasonality and weather in their weekly data.