時系列予測モデルの実践論 －昔のKaggleを事例に－ - NRI Data Science BLOG

Part1 なにはなくともEDA＆ベースモデルつくりから！ Shimpei Ikeno 2022-07-12 本連載の目的：実践的な”多系列”時系列予測モデルの解き方を紹介 みなさんはじめまして。NRIのデータサイエンティスト、時系列予測プラクティスチームの池野です。Wikipediaによれば、時系列とは、“ある現象の時間的な変化を、連続的に（または一定間隔をおいて不連続に）観測して得られた値の系列（一連の値）のこと”をさします。時系列予測の大家であるRob J. Hyndman教授によれば、予測とは、“将来を、過去のデータや影響を与える将来のイベントなどの活用可能な情報に基づいて、できるだけ正確に見通すこと”とあります。したがって、時系列予測は、時間的な変化の観測結果に基づき将来をできるだけ正確に見通す取組といえましょう。時系列予測モデルは、そのような時間的変化の観測結果からパターンを見