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この章では、Machine Learning、時系列データ、およびそれらが交わる領域の基本を紹介します。
時系列をMachine Learningのパイプラインに取り込む最も簡単な方法は、モデルの特徴量として使うことです。この章では、Machine Learningのために時系列から抽出される一般的な特徴量を学びます。
時間の経過に伴うパターンを予測するには、モデルの選択と構築に特有の配慮が必要です。この章では、モデルを当てはめる前にデータから洞察を得る方法と、時系列データにおける予測モデリングのベストプラクティスを扱います。
時系列データを予測するモデルができたら、その良し悪しを判断する必要があります。この章では、モデルで予測を生成し、「テスト」データに対して検証するための基本を取り上げます。
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