R言語による時系列予測とクロスバリデーション法による評価 | Logics of Blue時系列データへのクロスバリデーション法を用いて、予測精度の評価を行う方法を説明します。 R言語のforecastパッケージのtsCV関数を用いると、効率的な短いコードで実装が可能です。 この記事では、時系列データの前処理～モデル化～予測～予測の評価、といった一連の流れをすべて通して解説します。 今回は標準的な時系列モデルであるSARIMAモデルを用いますが、このモデル以外でもおおよその手順は変わらないと思います。 予測の評価における基本的な事項は『予測の評価方法：誤差の指標とナイーブな予測』も合わせて参照してください。 コードはGitHubから参照することができます。 スポンサードリンク 目次 分析の準備と前処理 SARIMAモデルの構築 SARIMAによる予測 テストデータを使った予測の評価 クロスバリデーション法による予測の評価 スライド型のクロスバリデーション法の実行 後記 1．分析
