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Exploratoryセミナー:Prophetアルゴリズムを使った時系列予測

Kan Nishida
November 26, 2018

 Exploratoryセミナー:Prophetアルゴリズムを使った時系列予測

Facebookのデータサイエンティスト達によってオープンソースとして公開されたProphetという時系列予測のアルゴリズムを、 Exploratoryのアナリティクス・ビューを使って紹介します。

Kan Nishida

November 26, 2018
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Transcript

  1. 2 εϐʔΧʔ ੢ా צҰ࿠ CEO EXPLORATORY ུྺ ถΦϥΫϧຊࣾͰɺ16೥ʹΘͨΓσʔλαΠΤϯεͷ։ൃνʔϜΛ཰ ͍ɺػցֶशɺϏοάɾσʔλɺϏδωεɾΠϯςϦδΣϯεɺσʔ λϕʔεʹؔ͢Δ਺ଟ͘ͷ੡඼ΛੈʹૹΓग़͢ɻ

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  2. ୈ1ͷ೾ ୈ̎ͷ೾ ୈ̏ͷ೾ ϓϥΠϕʔτ(ߴ͍/ݹ͍) Φʔϓϯɾιʔε(ແྉ/࠷ઌ୺) UI & ϓϩάϥϛϯά ϓϩάϥϛϯά 2016

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  3. 27 • ࣌ؒͷൃలΛϞσϧͰදݱ͢Δ͜ͱ͸͖͋ΒΊΔɻ • ͔ΘΓʹɺ୯ʹۂઢΛݟ͚ͭΔͱ͍͏໰୊ʹ͢Δ͜ͱʹΑͬͯҎԼͷΑ͏ͳ ར఺Λಘ͍ͯΔɻ • σʔλؒͷִ͕࣌ؒؒҰఆͰ͋Δඞཁ͸ͳ͍ɻ • ஋͕NAͱͳΔ೔͕͋ͬͯ΋໰୊ͳ͍ɻ

    • ෳ਺ͷपظੑ (िͱ೥) ͕σϑΥϧτͰߟྀ͞ΕΔɻ • σϑΥϧτͷઃఆͰͦΕͳΓͷ༧ଌ͕Ͱ͖ΔɻઃఆՄೳͳύϥϝʔλͷଟ ͘͸ઐ໳஌ࣝແ͠ͰཧղՄೳɻ ProphetͷΞϓϩʔνͷར఺
  4. • forecasted_value - ༧ଌ஋ • forecasted_value_high/forecasted_value_low - ෆ֬ఆ۠ؒ • trend

    - େہతͳ੒௕τϨϯυ • yearly - ೥पظͷτϨϯυ • weekly - िपظͷτϨϯυ 39 ༧ଌ෇͖ͷσʔλ
  5. 64

  6. 80 • RMSE (Root Mean Square Error) : ༧ଌ͔ΒͷͣΕͷೋ৐ͷฏۉͷϧʔτ •

    MAE (Mean Absolute Error) : ༧ଌ͔ΒͷͣΕͷઈର஋ͷฏۉ • MAPE (Mean Absolute Percentage Error) : ύʔηϯτͰදͨ͠༧ଌ͔Βͷ ͣΕͷઈର஋ͷฏۉ • MASE (Mean Absolute Scaled Error) : MAEΛɺτϨʔχϯάσʔλͰͷφ Πʔϒ༧ଌʢҰͭલͷظͱಉ͡஋͕ݱΕΔͰ͋Ζ͏ͱ͍͏୯७ͳ༧ଌʣ ͷMAEͰׂͬͨ΋ͷɻ ࣌ܥྻ༧ଌͷධՁࢦඪ
  7. 
 22 + 22 + 22 + 42 
 4

    (఺ͷ਺) 4 + 4 + 4 + 16 
 4 7 = 2.65 84 RMSE (Root Mean Square Error) 2 2 4 2 = = ྫ͑͹ɺ࣮ଌ஋ͱ༧ଌ஋ͷޡ͕ࠩͦΕ ͧΕ2, 2, 2, 4ͩͬͨͱ͢Δͱɺܭࢉ͸ ҎԼͷΑ͏ʹͳΔɻ
  8. 
 2 + 2 + 2 + 4 
 4

    (఺ͷ਺) 86 ྫ͑͹ɺ࣮ଌ஋ͱ༧ଌ஋ͷޡ͕ࠩ ͦΕͧΕ2, 2, 2, 4ͩͬͨͱ͢Δͱɺ ܭࢉ͸ҎԼͷΑ͏ʹͳΔɻ = 2.5 MAE (Mean Absolute Error) 2 2 4 2
  9. 
 16.6 + 15.4 + 18.2 + 25 
 4

    (఺ͷ਺) 91 ࠷ޙʹɺ͜ΕΒͷ஋ͷฏۉΛग़͢ɻ = 18.8% MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 16.6% 15.4% 25% 18.2%