(追記1)用語("in-sample", "out-of-sample")の使い方が不適切との指摘をいただきました.本記事の後半部にこの点,追記いたしました. (追記2)を後半部に加えました. Qiita投稿した後,内容の誤りに気がついても,手間を惜しんでそのままになってしまいがちである.ごく小さな誤記であればまだいいが,理論的な誤りや勘違いにおいては,間違った発信が続いていることには違いなく,反省しなければならない.(記事削除が手っ取り早いのですが,「いいね」がついていたりすると削除も失礼かと... ) さて,以前 回帰モデルの比較 - ARMA vs. Random Forest Regression - Qiita で時系列データからLag(遅れ)を特徴量として使う Random Forest回帰のやり方を紹介している. 今回は単変量の時系列データであるが,いくつかの過去のデータ使っ
![時系列データ分析の処理でやってはいけないこと(反省を含めて) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b5d5ab549dcb7a994854f951034aea98822a117d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBUb21va0lzaGlpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01NGYzODBhZThlNjk2ZmUzODgyZmI2OTdhNGI2NjYwNw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df7232628412b9c75c935de13647cb157)