予測モデルをテストする：バックテストガイド

バックテストガイド：予測モデルのテストを実施する方法

バックテストを通じて時間系列モデルの性能を適切に評価する方法を学ぶ

時間系列モデルの評価は簡単なタスクではありません。実際に、予測モデルの評価中に重大なエラーを com.mitene.midjourney.0001.retrieveとることは非常に簡単です。これらのエラーはコードを中断するわけではありませんし、いくつかの出力の数値を得ることを妨げることもありませんが、そうした性能の推定値の正確性にかなりの影響を与える可能性があります。

この記事では、時間系列モデルを適切に評価する方法を紹介します。

なぜ標準的な機械学習手法は時間系列に適していないのか？

機械学習モデルの性能を評価するための最も簡単な方法は、データセットをトレーニングセットとテストセットの2つのサブセットに分割することです。性能の推定値をさらに向上させるために、データセットを複数回分割したいと考える場合もあります。この手続きをクロスバリデーションと呼びます。

以下の図は、最もポピュラーなクロスバリデーションのタイプの1つであるk分割法を表しています。5分割交差検証の場合、まずデータセットを5つのチャンクに分割します。次に、これらのチャンクのうち4つを使用してモデルをトレーニングし、5番目のチャンクで性能を評価します。このプロセスは4回繰り返され、評価用に異なるチャンクが常に確保されます。

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図から、このアプローチを予測に使用する際の問題を特定できるでしょう。ほとんどの場合、モデルをトレーニングする際に評価セットより時間的に後のデータを使用します。これにより、データの漏れが発生し、絶対に避ける必要があります。危険性としては、モデルがまだ過去のデータに現れていない未来のパターンを学ぶ可能性があることです。その結果、過度に楽観的な性能の推定値になる可能性があります。

k分割交差検証をはじめとする他の多くの手法は、観測値が独立しているという仮定の下で動作します。時間系列データの時間的な依存関係は、この仮定とは合致しないため、ほとんどのバリデーション手法は…

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