データの前処理データの前処理について。洗練された時系列予測においてはですね、平均と分散の定常性に到達するということが鍵になると考えられているわけである。しかるにMLの文献は2つに分かれている。「どんなデータでもオッケーだぜ、オリジナルのデータで大丈夫だぜ」派と、「いやMLといえども前処理が大事よ」派である。[←はっはっは]というわけで、以下の前処理を試す。線型トレンドを取り除くか一階階差をとる。どっちにするかはCox-Stuart検定で決める。ラグ12の自己相関があったら古典的な乗算モデルで分解する。上記の組み合わせ、4通り[メモ省略]AhmedらのデータにあてはめてMLPで予測したところ、対数変換とBox-Cox変換はたいして効かなかった。季節調整はすごく効いた。階差をとるより線型トレンドを取った方がよかった。ほかにもいろいろ書いてあるんだけど大幅に省略。なにか見落としているのだろうか][フガフガと読んでいたら、前処理の話をしていたはずが、いつのまに手法比較の話にすーっと移行してしまった。節見出しが抜けてるんじゃなかろうか...]MLのなかではMLPとBNNの性能がよかった。残念ながらRNNとLSTMの性能は悪かった。研究が進んでも予想性能が上がるとは限らないということであろう。次の3つの方法について考える。2期先予測の際には1期先予測値を使う。後者だろうな]直接予測。NNでいえば出力ノードを18個にする。モデルを18個つくっちゃう。BNNについて調べたところ、反復予測が良かった。統計手法と比べると統計手法のほうがよかった。MASEでいえばARIMA。(4)他のML手法、の順に良かった。[はっはっは]今後の課題:なぜML手法の性能は低いのか。ML手法に未知の未来について学習させるにはどうしたらよいか。利用可能なデータにモデルを適合させるのではなくて、未来の誤差を最小化させるにはどうしたらよいか。simulationの話が書いてある。メモ省略]いっぱい予測手法を用意しておき、どんなタイプの時系列でどの予測手法を使うのがよいかをMLで学習するというのはどうか。over-fittingを避けるためにはどうしたらよいか。各ML手法においてどういう前処理が必要か。結論[すごく大きな話であった。途中で面倒くさくなって流し読みになってしまったけど、要するに、単一時系列の予測をたくさん試したが機械学習手法よりもシンプルな統計モデルのほうが当たった。みなさん凝った手法を開発するだけじゃなくてちゃんと従来手法と比べましょう。いう主旨の論文であったと思う。凝った手法のほうが当たらないのか、というのが大事な問いですね。「やっぱりシンプルなのがいい」というありがちな経験則に飛びつくんじゃなくて。