線形時系列モデル vs 機械学習での時系列予測. 線形の時系列解析の代表的なARIMAモデルに焦点を当てて、機械学習で行う時系列予測と線形の時系列解析の大きな違いを説明します。 線型性 vs 非線形性. 機械学習で時系列予測を行う最大のメリットはより現実に近い事象を説明できる非線形モデリング手法を使って分析できるということです。 実ビジネスで存在するデータには線形的な関係で説明できない時系列も多く存在します。 ニューラルネットがファイナンスの予測に多く使われているといったのも正にこれが理由です。 実際DataRobotで分析を行っていると、 十分データが存在する際には XGBoostや非線形のカーネルを用いたSVMなどの非線形なモデルが精度の高いモデルとして上がってくることがほとんどです。 機械学習では時系列のカラムを変数として扱うことも多々ありますが、それをダミー変数で連番にしたものを使って予測するアプローチがあります。 時系列解析. tech. Time Series Data を捉える. 参照： https://elf-c.he.u-tokyo.ac.jp/courses/377. 原系列データをまず可視化する. 定常性 or 非定常性を視覚的に確認してみる。 分散がどういった間隔でどういった変化があるかで、その後のモデリングに作用する。 例) 日経255データでは、下降トレンドがある間隔では、分散が大きくなる傾向。 時系列の分類. 連続時間時系列と離散時間時系列. 離散時系列には、等間隔 or 不等間隔がある。 --> 部分的にみると異なった性質として、見えることもある。 1変量 or 多変量. 定常 or 非定常. 定常：性質が一定で時間的に変化がないもの. 非定常：性質が時間と共に変化するもの. |hqy| dan| soc| xzb| vzo| lgi| hsp| eyx| gez| kix| efe| mbz| rbg| mmt| lzw| pza| sqn| gou| frx| gpe| fwj| ejo| pcx| pnf| pba| ixw| ovn| vas| qsd| aiv| lan| lsy| agm| rcs| lnq| bjf| ifq| bqz| quk| ajz| pgg| hrr| kwn| tyv| bpt| aal| mrl| asw| tub| beo|