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XGBoost 機械学習

xgboost (Python) · 電力負荷(時間次・1年)
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)

RMSEMAEMAPE
1,661.74 1,345.86 5.25%

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