Prophet超パラメータの科学的最適化：実践的な時系列予測フレームワーク
時系列予測の実運用において、Prophetモデルのパフォーマンス不安定性に直面した経験はないだろうか。デモ環境では良好に動作するモデルが、実際のビジネス環境で信頼性の低い予測を生成するケースは珍しくない。この課題の核心は、Facebook内部のユースケースに最適化されたデフォルトパラメータを無批判に採用することにある。
実際の事例として、あるECプラットフォー ...
8月8日 18:01 投稿
LSTMによる銅先物価格の予測
本稿では、LSTM（Long Short-Term Memory）モデルを使用して銅先物価格を予測するコードについて解説します。コードは、モデルの訓練部分と予測部分の2つに分かれます。
モデル訓練部分
以下のPythonコードは、LSTMモデルを訓練するための関数です。TensorFlowを使用してモデルを構築し、Adamオプティマイザで学習を進めます。
import tensorflow as tf
import numpy as np ...
5月22日 17:59 投稿