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時系列の階層照合

GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス

このAIアクセラレーターは、独立した時系列予測を階層構造と照合する方法を実演します(適切な合計を計算するための後処理など)。 「 一貫性のある」予測を行うこととしても知られ照合は、ステークホルダーに階層予測を送信する際にしばしば要求されます。 このノートブックでは、人気が高まっている HierarchicalForecast Pythonライブラリを活用して、DataRobot時系列デプロイから生成された予測の照合を行います。 以下に手順を示します。

  1. HierarchicalForecastのインストール
  2. ライブラリのインポート
  3. サンプルデータセットのロード
  4. 各階層のトレーニングデータの準備
  5. 各レベルのモデルの構築
  6. 各レベルのモデルのデプロイ
  7. 予測の作成
  8. 予測の準備
  9. 予測の照合
  10. 予測の比較
  11. 成果

手順2~6は、時系列デプロイの例を示し、それらのデプロイから予測(存在しない場合)を提供することを目的としています。 照合する予測のセットが既に存在する場合は、手順7に進んでください。


更新しました July 10, 2024