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
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:
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:
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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