えんじにあのじゆうちょうスマートフォン用の表示で見るえんじにあのじゆうちょう勉強したことを中心にアウトプットしていきます。時系列モデルはじめに最近、なぜか自分の中で時系列モデルがブームになっています。今回は、時系列データのモデリングの1つであるARモデルについて、勉強したことをまとめてみます。定義ARモデルは過去の値から現在の値を求める自己回帰モデルです。数式としては以下のように表されます。そのまま過去データになったものと解釈できそうです。扱う値が違うだけで最小二乗法を解けば求められそうですね。実装それではいつものごとく実装してみようと思います。いえ、最小二乗法は以前以下のエントリでやっていたりするので、今回は実装せずに線形回帰のアルゴリズムとしてはscikit-learnのLinearRegressionを使うことにします。t.marufeuille.devまず、このあたりをインポートしておいてください。pltデータの生成まずは回帰に使うデータを作成します。2つくらい作ってみます。series_b])モデル作成の前にARモデルは過去何個前までの時点のデータを入れるかにより、どれだけ周期性を捉えられるかが決まります。ここでは一旦2個前までのデータを使うAR(2)モデルとして構築します。そのために、データを変形する関数を定義します。言った形にまとめ直しています。convert(series2)とします。予測あとは簡単で、モデルをフィットさせるだけです。color="orange")plt.legend()結果を見ると、ホワイトノイズは期待値=0のただのランダムなので、うまく予測できていないことがわかります。(ある意味では期待値0付近をうまく予測できていると言えなくもない気がしますが)series2も同様に予測できます。コードは省きますが、結果は以下のようになります。きれいにfittingできています。未来予測はギザギザしているだけで、これでいいのかはちょっと判断がつかないですね。まとめ結局いつものことですが、ARモデルでもデータの形や特徴によってはうまくモデリングできなさそうということがわかりました。始める前は身構えていましたが、基礎から積み上げていくと簡単に理解できるなぁ、としみじみ感じました。(1)認定はてなブログをはじめよう!marufeuillexさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。