自己回帰モデル：過去を使って未来を予測する

自己回帰モデルは、同じ変数の過去の値を使って次の値を予測する手法で、時系列予測と系列モデリングの基本概念です。直感的で解釈しやすい反面、急激な変化や非線形なパターンには対応が難しいという限界もあります。また、大規模言語モデル（LLM）のトークン生成の中核にもなっています。