Python Pythonでセンサーデータを機械学習用に加工してみた
今日、IoTデバイスの普及により膨大なセンサーデータが取得されるようになりました。今までセンサーデータを扱う機会はあまりなかったのですが、これからどんどん活用するようになるはずなので先にデータ加工方法だけでもと思いコードを作成してみました。...
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Data Analytics (その3-7) アップル引越しの需要予測をSARIMAモデルでやってみた
前回Auto-ARIMAモデルの記事を書きました。結果はARMAモデルとそれほど変わりませんでしたが、自動的にARやMRの次数を効率的に求めてくれるので簡単にモデルを構築できました。今回はSARIMAモデルを試してみます。時系列モデル一覧A...
Data Analytics (その3-6) アップル引越しの需要予測をAuto-ARIMAモデルでやってみた
前回ARMAモデルの記事を書きました。結果はARモデルやMAモデルと同じく1年分の日次予測は難しそうでした。今回は自動ARIMAモデルを試してみます。時系列モデル一覧AR (自己回帰モデル)MA (移動平均モデル)ARMA (自己回帰移動平...
Data Analytics (その3-4) アップル引越しの需要予測を移動平均(MA)モデルでやってみた
前回ARモデルの記事を書きました。結果は1年分の日次予測は難しいかなという結果でした。今回はMAモデルを試してみます。時系列モデル一覧AR (自己回帰モデル)MA (移動平均モデル)ARMA (自己回帰移動平均モデル)ARIMA (自己回帰...
Data Analytics (その3-3) アップル引越しの需要予測を自己回帰(AR)モデルでやってみた
やっと22年9月の最初の記事を投稿できます。2週間くらい時系列モデルについて勉強していました。以前も取り組んだことはあるのですが、ARIMAモデルを動かした程度で終わってしまったので今回はもう少し時間をかけてみました。定常性とかホワイトノイ...
Data Analytics (その3-1) アップル引越しの需要予測をAutoML(AutoGluon)でやってみた
今回からアップル引越しのデータを使って時系列予測モデルを作成していきます。最初からAutoMLであるAutoGluonを使ってしまうと思っています。サンプルデータを使って動作確認をした記事もありますので補足情報にお使いください。GPU環境の...
Python Google ColabのGPU環境でAutoGluonのTime Series Forecasting機能を試してみる
本記事ではGoogle ColaboratoryのGPU環境でAutoMLライブラリであるAutoGluonをインストールし、Times Series Forecastingの機能が動作するところまでを確認していきます。AutoGluonの...