XGBoost 機械学習
xgboost (Python)
· ナイル川年間流量
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 |
|---|---|---|
| 124.42 | 103.78 | 12.45% |
xgboost (Python)
· ナイル川年間流量
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 |
|---|---|---|
| 124.42 | 103.78 | 12.45% |