XGBoost 機械学習
xgboost (Python)
· Ecoemon想定・工場電力(30分)
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)
| RMSE | MAE | MAPE |
|---|---|---|
| 8.94 | 7.11 | 8.24% |