← 比較一覧に戻る

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）

XGBoost 機械学習

xgboost (Python) · 自動車販売（外生変数つき）
勾配ブースティング木。ラグ特徴量に加え、CSV の外生変数列とカレンダー特徴を利用できる。
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）

RMSEMAEMAPE
2,428.36 1,930.44 10.26%

他のモデルを見る

モデル種別
ARIMA 統計モデル 詳細 →
SARIMA 統計モデル 詳細 →
SARIMAX 統計モデル 詳細 →
Prophet 統計モデル 詳細 →
Holt-Winters 統計モデル 詳細 →
AutoARIMA (Nixtla) 統計モデル 詳細 →
AutoETS (Nixtla) 統計モデル 詳細 →
Chronos-Bolt 機械学習 詳細 →
Neural Net (MLP) 機械学習 詳細 →
XGBoost 機械学習 表示中
LightGBM 機械学習 詳細 →
Random Forest 機械学習 詳細 →