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.