概要 時系列のデータについて、1時刻先を推定する回帰問題を扱った。 点推定ではなく正規分布を仮定した分布を推定した。 2σ区間を予測区間とした。 電力使用量のデータを用いて実験した。 概要 問題意識 アイデアの概要 データの説明 モデルの説明 結果 まとめ 2019/03/01追記 もっとちゃんとやりました。 aotamasaki.hatenablog.com 問題意識 例えば異常検知を考える。予測した値と実測した値が大きく異なったら、なんらかの異常が生じていると判断できるだろう。しかし、その違いがどれぐらい大きければ異常なのか、異常度はどれぐらいなのかを判断するのは難しい。そこで確率分布が必要となる。値を予測する代わりに、確率分布を推定すれば、実測した値を確立で評価できる。興味があるのは点ではなく分布である。ニューラルネットワークでは点推定が前提であることが多いが、今回は分布を推定した。
![時系列データで予測区間付き回帰を行う keras - 学習する天然ニューラルネット](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/afc8adbcfc1496d9c84f3485d13160a2d4ef1141/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fa%2Faotamasaki%2F20181104%2F20181104101105.png)