Ответ
Да, требования критически важны при модели TNN (Time-Neural Network). Они обеспечивают четкое понимание целей, ограничений и ожиданий от модели.
Ключевые аспекты:
- Временные рамки: TNN часто работает с временными рядами, поэтому важно определить интервалы, лаги и горизонт прогнозирования.
- Качество данных: Требования к очистке, нормализации и синхронизации временных данных.
- Производительность: Ожидаемая точность, скорость обучения и инференса, особенно в реальном времени.
Пример:
# Требование: предсказание на 7 дней вперед с точностью >90%
model = TNN(horizon=7, metric='accuracy')
model.fit(X_train, y_train)
assert model.evaluate(X_test, y_test) > 0.9 Без требований модель может быть нерелевантной или неэффективной.