Satyaki Roy, Shimpei Ikeno, and Yuta Suzuki Global ML-powered methods such as Gradient Boosted Trees for time series Why do we need global models? In the last blog post, we saw how to train and forecast individual time series data and aggr…

サトヤキ・ロイ 池野心平 鈴木雄太 GBTなどの機械学習を用いたグローバルモデルでの時系列予測 なぜグローバルモデルが必要なのか 皆さんこんにちは。NRIの時系列予測チームのデータサイエンティスト、Satyakiです。今回も時系列モデルについて、機械学習(ML…

Part2 EDA and Base Model Shimpei Ikeno, Satyaki Roy, Yuta Suzuki, and Takeru Sone2022-07-12 In Part I… We introduced our approach to building a practical multivariate time series forecasting model. We introduced the data set from a past Ka…

Part1 EDA and Base Model Shimpei Ikeno, Satyaki Roy, Yuta Suzuki, and Takeru Sone2022-07-12 Purpose of This Blog Series: Introduce How to Use a Practical Multivariate Time Series Forecasting Model Welcome to our Data Science Blog! I am Shi…

Part2 特徴量エンジニアリング 前回の振り返り... パート１では、実践的な多変量時系列予測モデルを構築するためのアプローチを紹介し、過去のKaggleコンペティション のデータセットを用いて、ベースラインとなるSeasonal Naiveモデルを作成しました。 今回…

Part1 なにはなくともEDA＆ベースモデルつくりから！ Shimpei Ikeno2022-07-12 本連載の目的：実践的な”多系列”時系列予測モデルの解き方を紹介 みなさんはじめまして。NRIのデータサイエンティスト、時系列予測プラクティスチームの池野です。Wikipediaによ…