from How to Use XGBoost for Time-Series Forecasting?.
正確な時系列予測は、ビジネスが未来を計画し、リソースを適切に配分し、競争力を保つために欠かせません。例えば、リテール業界では販売予測が在庫管理や利益の最大化に、エネルギーセクターでは需要予測がリソース配分とグリッド管理に役立ちます。このような予測には、非線形関係を扱い、過学習を防ぎながら特徴の重要性を評価できるXGBoostという機械学習アルゴリズムが有効です。XGBoostを利用するには、データのクリーニングや前処理、特徴エンジニアリングが必要であり、モデルの構築とトレーニングにはデータセットの分割、ハイパーパラメータのチューニング、モデル評価が重要です。さらに、季節性やトレンドの考慮、非定常データの処理、外部要因の組み込みなどの高度な技術を駆使することで、XGBoostの可能性を最大限に引き出せます。ただし、長期依存関係や不規則なデータの扱いには制限があります。成功する時系列予測には、適切な評価指標の選択、特徴量の選択と分析、過学習の防止などのベストプラクティスが求められます。
