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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

Part1 なにはなくともEDA＆ベースモデルつくりから！ Shimpei Ikeno 2022-07-12 本連載の目的：実践的な”多系列”時系列予測モデルの解き方を紹介 みなさんはじめまして。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池野です。Wikipediaによれば、時系列とは、“ある現象の時間的な変化を、連続的に（または一定間隔をおいて不連続に）観測して得られた値の系列（一連の値）のこと”をさします。時系列予測の大家であるRob J. Hyndman教授によれば、予測とは、“将来を、過去のデータや影響を与える将来のイベントなどの活用可能な情報に基づいて、できるだけ正確に見通すこと”とあります。したがって、時系列予測は、時間的な変化の観測結果に基づき将来をできるだけ正確に見通す取組といえましょう。時系列予測モデルは、そのような時間的変化の観測結果からパターンを見