LightGBM 機械学習
lightgbm (Python)
· 自動車販売（外生変数つき）
Microsoft 発の勾配ブースティング。XGBoost と同系統で、外生変数列があれば特徴量に使う。
ラグ＋カレンダー＋CSV外生変数（あれば） / 予測値は0未満をクリップ / 外生変数列を特徴量に使用（将来予測は最終値の持ち越し）
予測結果（実測値・予測値・信頼区間）
精度メトリクス（ホールドアウト評価）
| RMSE | MAE | MAPE |
|---|---|---|
| 2,416.87 | 1,788.91 | 9.45% |