エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
時系列予測モデルの実践論3 -昔のKaggleを事例に- - NRI Data Science BLOG
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
時系列予測モデルの実践論3 -昔のKaggleを事例に- - NRI Data Science BLOG
前回の振り返り パート2では多系列・時系列予測モデルを行うための、特徴量エンジニアリングを行いまし... 前回の振り返り パート2では多系列・時系列予測モデルを行うための、特徴量エンジニアリングを行いました。 生成された特徴量は、外生的なものだけでなく、時系列特有の要素を表現していることが重要でした。 Iterativeモデルによる多系列・時系列予測 みなさんこんにちは、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鈴木です。 今回は多系列・時系列予測を行うモデル構築の第1弾として、Iterativeモデルを導入していきます。 多系列・時系列予測モデルの概観 時系列予測モデルの分類 Iterativeモデルとは 第1回でご紹介したとおり、多系列・時系列予測を行う際に「一つ一つの時系列に対してモデル適用を繰り返す (Iterative)」方法をIterativeモデルと呼びます。これは「複数の時系列全体に対して一つのモデルを適用する(Global)」とは対比的です。それぞれに優れ