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sktimeを使ったPythonでの時系列機械学習モデルの構築

この記事では、sktimeライブラリを使ってPythonで時系列機械学習モデルを構築する方法を紹介します。データ前処理、予測パイプラインの構築、モデル評価、交差検証について、産業用HVACセンサーの温度予測の完全なケーススタディを通して解説します。sktimeのscikit-learnスタイルのAPIと、季節性やトレンドなどの時系列特有の構造を扱う方法を示します。

ソースKDnuggets著者: Bala Priya C
sktimeを使ったPythonでの時系列機械学習モデルの構築
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  • sktimeは時系列予測、分類、回帰、クラスタリングのために設計されたscikit-learn風のAPIを提供する。
  • TransformedTargetForecasterを使うと、補完、トレンド除去、季節調整などの変換を予測器と連鎖できる。
  • 時系列交差検証では、時間順序を尊重するExpandingWindowSplitterまたはSlidingWindowSplitterを使用する。
  • 予測アルゴリズムの変更はパイプラインの最終ステップのみを変更すればよく、前処理ステップは再利用可能。

要点と分析は自動生成され、誤りを含む場合があります。原典をご確認ください。

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