LSTMに似たアルゴリズム

1. GRU（Gated Recurrent Unit）

  • 特徴:
    • LSTMに似たリカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種。
    • 計算効率が高く、トレーニング時間が短い。
    • 記憶セルが少ないため、モデルがシンプルでありながら、LSTMと同等の性能を発揮することが多い。
  • 例
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from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense, Dropout
 
model = Sequential()
model.add(GRU(50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 7)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(GRU(50))
model.add(Dense(50, activation='relu'))
model.add(Dense(7))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

2. XGBoost（Extreme Gradient Boosting）

  • 特徴:
    • 勾配ブースティングアルゴリズムに基づいた強力な機械学習ライブラリ。
    • 多くのカスタマイズが可能で、正確な予測が可能。
    • 欠損値の処理やカテゴリ変数の取り扱いが自動で行われる。
    • 非線形の関係を捉えるのが得意。
  • 適用例:
    • 回帰問題や分類問題全般。
    • 時系列データの予測、特に長期的なトレンド予測。
  • 例:
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from xgboost import XGBRegressor
 
model = XGBRegressor(n_estimators=1000, learning_rate=0.01)
model.fit(X, y)

3. ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）

  • 特徴:
    • 古典的な時系列予測手法であり、統計学に基づくアプローチ。
    • 非季節性の時系列データに対して効果的。
    • データの自動相関を捉えるのが得意。
    • モデルのパラメータ（AR, I, MA）の選択が重要。
  • 適用例:
    • 経済データの予測（例：GDP、インフレ率）。
    • セールスデータや生産量の予測。
  • 例:
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from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
 
model = ARIMA(df['sum_numbers'], order=(5, 1, 0))
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.forecast(steps=1)

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