LightGBM 機械学習
lightgbm (Python)
· Ecoemon想定・工場電力(30分)
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 |
|---|---|---|
| 9.24 | 7.40 | 9.00% |