時系列データは、経済学、気象学、医学など、多くの分野で一般的に使用されるデータの一つです。時系列データの予測や解析のためには、適切な特徴量の生成が必要です。本記事では、時系列分析における基本的な特徴量エンジニアリングのテクニックを紹介します。
1. トレンドと季節性の抽出
時系列データの中には、長期的なトレンドや短期的な季節性が含まれることが多いです。例えば、年間の気温変動や月間の売上データなどが該当します。これらのトレンドや季節性を抽出することで、モデルがこれらのパターンを理解しやすくなります。
2. ラグ特徴量
ラグ特徴量は、ある時点のデータに対して、過去のデータを特徴量として追加する方法です。例えば、気温を予測する場合、前日や前々日の気温データを入力として使用することが考えられます。
3. 移動平均
移動平均は、過去のN個のデータ点を平均して新しい特徴量を生成する方法です。これにより、短期的なノイズを平滑化することができます。
4. 時間に関する特徴量
特定の時間帯や曜日、月など、時間に関連する情報も有用な特徴量となることが多いです。例えば、電力消費予測では、平日と週末での消費パターンが異なる可能性があります。
5. 窓関数を使用した特徴量
例えば、過去N日間の最大値、最小値、標準偏差などの統計的な特徴量を計算することで、データの変動やトレンドを捉えることができます。
6. 変化率
過去のデータと比較して、どれだけデータが増減したかの変化率も重要な特徴量となることがあります。
7. Fourier変換
周期的な特性を持つ時系列データには、Fourier変換を用いて周期性を特徴量として抽出することができます。
8. 外部データの統合
時系列データの予測に関連する外部データを統合することで、予測の精度を向上させることが可能です。例えば、気温予測の際に、日照時間や風速などの気象データを組み合わせることが考えられます。
まとめ
時系列分析において、適切な特徴量エンジニアリングは予測の精度を大きく左右します。上述したテクニックを組み合わせることで、高精度な時系列予測モデルの構築が可能となります。データの性質や目的に合わせて、適切な特徴量エンジニアリングの方法を選択することが重要です。
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