XGBoost 機械学習
xgboost (Python)
· 大気CO2(週次)
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
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 |
|---|---|---|
| 1.90 | 1.71 | 0.46% |
xgboost (Python)
· 大気CO2(週次)
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
| RMSE | MAE | MAPE |
|---|---|---|
| 1.90 | 1.71 | 0.46% |