時系列予測における相互作用項に関する包括的なガイド

時系列予測の相互作用項に関するガイド

トレンドの変化に柔軟に対応するために、線形モデルの適合性を向上させる方法を学ぶ

時系列データのモデリングは、その固有の複雑さと予測不可能性のために困難（かつ魅力的）な場合があります。例えば、時系列データの長期的なトレンドは、特定のイベントによって大きく変化することがあります。グローバルパンデミックの始まりを思い出してみてください。航空会社や実店舗などの事業では、お客様数や売上が急激に減少しました。一方、電子商取引事業はあまり影響を受けずに運営を続けました。

相互作用項は、このようなパターンのモデリングに役立ちます。相互作用項は変数間の複雑な関係を捉え、より正確な予測結果をもたらします。

この記事では以下を探求します：

• 時系列予測の文脈での相互作用項
• 複雑な関係をモデル化する際の相互作用項の利点
• モデルに相互作用項を効果的に組み込む方法

相互作用項の概要

相互作用項を使用すると、ターゲットと特徴量の関係が他の特徴量の値によって変化するかどうかを調査することができます。詳細については、以前の記事をご参照ください。

• 「3年間の経験から厳選された130の機械学習のテクニックとリソース（さらに無料のeBookも含む）」
• 「ODSC APAC 2023の追加スピーカーが発表されました」
• 現代の自然言語処理（NLP）：詳細な概要パート4：最新の展開

図1は、燃費（ターゲット）と車両の重量（特徴量）の関係を表す散布図です。この関係は、変速機の種類（別の特徴量）によってかなり異なります。

相互作用項を使用しないと、線形モデルではこのような複雑な関係を捉えることができません。実際には、変速機の種類に関係なく、重量特徴量に同じ係数を割り当ててしまいます。図1は、異なる変速機タイプに対して異なる傾きの係数（直線の傾き）を示しています。

この誤りを克服し、線形モデルをより柔軟にするために、相互作用項を使用することができます。…

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