検証

需要予測のように、過去の時系列データから未来の時系列データを予測する場合があります。その際、時系列データを特定の日時を境にして学習用と検証用に分割する方法を説明します。

ホールドアウト法と呼ばれる方法で決定木モデルの予測精度を検証するシナリオの作成方法を解説します。

Alkano には scikit-learn （以降は sklearn）のモデルを簡単に扱うためのラッパークラスを提供しています。 これを用いた Python Script アイコン を モデル適用アイコンや予測精度検証アイコンに接続して学習・予測をすることができます。

交差検証を行い、モデルを評価するためのスクリプトの例示をします。交差検証スコアとMSIPで利用可能なモデルを出力します。