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。
