複数系列セグメンテーションの視覚的概要¶

さまざまな種類 (SKU) のアボカドを販売しているとします。

アボカドの売上を予測したいので、ターゲットは売上です。

これらのアボカドは、国内のさまざまな地域のさまざまな店舗で販売しています。 したがって、系列IDは店舗です。

もちろん、各店舗での売上は、必ずしも互いに関係があるとは限りません。 アボカドは暑いところでよく売れて、寒いところではあまり売れないかもしれません。

本当に必要なのは、系列（さまざまな地域の店舗）をグループ化し、そのグループ化に基づいてアボカドの売上を予測する方法です。 系列（「店舗」）を場所ごとにまとめて、それをセグメントID（「地域」）として設定できます。

これで、1つのモデルですべてをカバーするのではなく、セグメントごとに適切なモデルを構築できるようになりました。 たとえば、あまり売れないアボカドをゼロ過剰XGBoostモデルでモデル化できます。

セグメントごとに異なる指標を使用することでメリットが得られる場合もあります。 指標は、ターゲットの分布に基づいて自動的に選択されます。

セグメンテーションによる複数系列モデリングは、以下のように行います。