時系列予測モデル比較

実ライブラリ（statsmodels / Prophet / XGBoost / scikit-learn）で学習・予測した結果を比較します。精度指標はホールドアウト期間の実測値との誤差です。実線が実測値、破線が各モデルの予測値です。

データセット: 航空旅客数 (AirPassengers) 自動車販売台数大気CO2濃度 (Mauna Loa) 米国実質GDP オーストラリア居住人口黒点数（年次）シャンプー売上大気CO2（月次・全期間）大気CO2（週次）日次最低気温（Melbourne）電力負荷（時間次・1年）ナイル川年間流量オオヤマネコ毛皮取引数エルニーニョ海水温自動車販売（外生変数つき）電力負荷（価格・太陽光つき） Ecoemon想定・工場電力（30分） Ecoemon想定・電力＋気温湿度のみ Ecoemon想定・電力＋気温湿度（6時間＝1日4点） ColdWatch想定・冷凍庫温度（1分）みかん週次収量（単変量）みかん週次収量＋日射みかん週次収量＋日射・気温みかん週次収量＋日射・気温・カレンダーみかん週次（〜2023-06・次期収穫を将来に含む）

電力負荷（価格・太陽光つき）

時間次電力負荷の直近60日に、電力価格と太陽光発電量を外生変数として付与。統計モデルは y のみ、木モデルは外生変数も利用する比較用（未来区間の外生変数は最終値の持ち越し）。

点数: 1440 予測期間: 48 ヶ月評価ホールドアウト: 48 ヶ月単位: MW

全モデル比較チャート

モデル別メトリクス比較（ホールドアウト評価）

モデル	種別	ライブラリ	RMSE	MAE	MAPE
ARIMA	統計モデル	statsmodels (Python)	3,709.81	3,330.18	12.92%	詳細を見る →
SARIMA	統計モデル	statsmodels (Python)	2,051.78	1,601.85	6.27%	詳細を見る →
SARIMAX	統計モデル	statsmodels (Python)	2,282.74	1,929.19	7.41%	詳細を見る →
Prophet	統計モデル	prophet (Meta)	5,851.46	5,018.91	21.49%	詳細を見る →
Holt-Winters	統計モデル	statsmodels (Python)	2,910.42	2,585.36	10.34%	詳細を見る →
AutoARIMA (Nixtla)	統計モデル	statsforecast / Nixtla (Python)	2,095.57	1,786.93	7.02%	詳細を見る →
AutoETS (Nixtla)	統計モデル	statsforecast / Nixtla (Python)	3,771.78	2,951.73	12.87%	詳細を見る →
Chronos-Bolt	機械学習	chronos-forecasting / Amazon (Python)	1,684.07	1,349.56	5.24%	詳細を見る →
Neural Net (MLP)	機械学習	scikit-learn (Python)	3,049.65	2,217.14	8.31%	詳細を見る →
XGBoost	機械学習	xgboost (Python)	2,339.95	1,813.25	6.75%	詳細を見る →
LightGBM	機械学習	lightgbm (Python)	934.16	632.98	2.50%	詳細を見る →
Random Forest	機械学習	scikit-learn (Python)	1,787.37	1,352.06	5.43%	詳細を見る →

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