時系列データの際に注意すべき予測と検証の流れとは

はじめに

時系列データ予測は、ビジネスや科学のさまざまな分野で用いられています。

しかし、予測モデルの信頼性を確認するためには、検証が不可欠です。

本記事では、時系列データ予測の検証方法に焦点を当て、その手法や重要なポイントについて解説します。

時系列データは世の中に多く存在しますが、このモデルを上手く活用することでビジネス貢献がすることができます。これらについて理解が難しい場合は、経験豊富な方とマンツーマンで学習していくのもオススメです。

まず時系列分析をする際は下記のポイントに気をつけることが必要です。

リークとは、時系列上知ってはいけない未来の情報を分析時に使ってしまうことです。それにより、評価指標的には良く見えることがあります。

また、 1時点のデータにだけ過剰にモデルがフィットしてしまい、予測時に性能が落ちることがあるため、

それも避けるように下記で述べるようなクロスバリデーションなどの手法で回避することが必要です。

分割したトレーニングデータを用いて学習し、テストデータを用いて検証します。最も単純な検証方法となります。

注意点となりますが、分割時はトレーニングデータには古いデータを用いて、テストデータには新しいデータを使う必要があるので注意が必要です。

古いデータと新しいデータが混ざってしまうと、「リーク」と呼ばれる現象が起こり、過学習を起こします。

時系列データにおいては、通常のクロスバリデーション（交差検証）が難しい場合が多いです。

データを順番に処理する必要があるため、時間順にトレーニングデータとテストデータを分割する「Time Series Cross Validation」が有用です。

これにより、パラメータを最適化させて過学習を避けたり、モデルが未来のデータに対してどれだけ効果的に汎化できるかを評価することが可能です。

一般的な検証方法についてはコチラでも紹介しているので参考ください。

時系列データ予測の適切な取り扱いは、高度な予測モデルの信頼性を高め、精度を高めることができます。

適切なデータの前処理やクロスバリデーションを組み合わせることで、しっかりとビジネスに貢献できるようなモデルを作成していきましょう。

こちらの書籍は様々なビジネス実例も含めながら時系列分析を網羅的に学ぶことができます。初心者の方にもビジネス活用したい方にもおススメです。

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時系列分析の際はリークなど様々なことに気をつけながら実施することが必要です。理解が難しい場合は現役のデータサイエンティストが教えてくれるスクールに通うのもオススメです。