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想像してみてください。

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はストアです。

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。 おそらく、アボカドは暑い場所で売られることが多く、寒い場所で売られることはあまりありません。

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、すべてのセグメント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、ゼロ過剰XGBoostモデルでは、あまり売れないアボカドをモデル化できます。

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。 ターゲット分布に基づいて、指標は自動的に選択されます。

方法：セグメンテーションによる複数系列モデリング。