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時系列データの予測ライブラリ--PyFlux-- - Qiita
モチベーション 時系列データは動画、FXの取引額の遷移、気温の遷移など幅広い分野で使用されるデータで... モチベーション 時系列データは動画、FXの取引額の遷移、気温の遷移など幅広い分野で使用されるデータです。そのデータを学習し予測できればそれに合わせた施作を打つことができ、ちょっとした未来予測につながります。 そのような魅力的な時系列データを簡単に予測することができるライブラリPyFluxについて紹介します。 pyfluxの特徴 scikit learnライクに記述可能 描画のメソッドが標準で実装済み 学習後のパラメータの確認が容易 時系列データ独特な特徴 連続 時間、空間、場所 潜在的な依存構造 トレンド、シーズン、周期性など 動的な挙動 突然の変化、ゆるやかな変化 時系列データの予測に対する2つのアプローチ 予測 深層学習や線形回帰などのアプローチ 確率分布 確率分布を用いたアプローチ PyFluxでは確率分布を用いたアプローチをしています。 ワークフロー 下記のワークフローで考えます。
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2023/05/16 リンク