時系列をシフトした特徴量の作成

時系列の Machine Learning では、ある時点の前の情報を使って次の時点を予測するのが一般的です。

この演習では、生データを「シフト」して結果を可視化します。前の章で計算したパーセント変化の時系列を、今回はとても短いウィンドウで使用します。短いウィンドウが重要なのは、現実のシナリオでは、時系列の長期的な変化ではなく、日々の変動を予測したいからです。