【初学者必見】Pythonで実データの需要予測を実装したい人がはじめに見る動画

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Күн бұрын

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※本講座で使用するデータの著作権は「東京電力」に帰属しております。
■ 参考動画
【機械学習入門】Pythonで機械学習を実装したい人がはじめに見る動画（教師あり学習・回帰）
• 【機械学習入門】Pythonで機械学習を実装...
本動画では、東京電力の消費電力量（実データ）の需要予測にチャレンジしてみます。機械学習を学びはじめ、「時系列予測」「需要予測」に興味がある方にはもってこいの講座です。
＜対象者＞
・AI・機械学習を学び始めた方
・Pythonの基礎を終えたので次のステップを学んでいきたい方
・需要予測をやってみたい方
00:00 イントロ
01:08 データの準備
10:50 データの前処理
22:17 予測モデルの構築
31:49 予測結果の集約
41:22 評価指標（MAPE）
46:30 精度向上のための施策
57:45 周期性の確認
#Pythonで需要予測 #Pythonで時系列解析 #Pythonで機械学習

Пікірлер: 38

@imanyu_programming 3 жыл бұрын

45:09 実測値 results['t'] で割るところを予測値results['y'] で割ってしまっていました。正しくは、（results['y'] - results['t']）/results['t'] です。

@hashi4008 3 жыл бұрын

今回の題材は間違えに気づきにくいですね。気づいたリスナーさん素晴らしいです。私は初学者中の初学者ですがデータ予測に大変興味を持てました。実データを使用したデータ予測の手法の紹介は私には分かりやすかったです。有意義な動画の投稿ありがとうございました。実は初期の頃から拝見させて頂いてましたがコメントは初めてになります。これからも動画投稿楽しみにしています。

@ITEMAE 3 жыл бұрын

便利なライブラリですね☺とても有益でした！

@imanyu_programming 3 жыл бұрын

非常に便利ですよね！！是非是非使いこなしてみてください！！

@Mraaa509 3 жыл бұрын

分かりやすい！

@imanyu_programming 3 жыл бұрын

ありがとうございます！！！！！

@kameoman1370 2 жыл бұрын

python初学者です。もくもくと教科書をやっていても分からなくて、参考にさせていただきました。実際にこのように使用するのか！という理解に繋がり楽しく勉強できました。友人等にも勧めます！ありがとうございました。

@imanyu_programming 2 жыл бұрын

ありがとうございます！！

@zihana3537 Жыл бұрын

prophetのインストールが変更されたようです。 pip3 install prophet が通りました。

@Thomas-bo6su 2 жыл бұрын

ありがとうございます。とても勉強になりました。リカレントニューラルネットワーク（RNN)で予測するのと、どちらの方が精度が高いと思われますか？

@kazunoriyasugahira453 3 жыл бұрын

とても勉強になる動画でした。ちなみに「休日＋猛暑日データ」は東京電力のどこから持ってこられたか教えて下さい。

@user-dz9oq4gx9v 2 жыл бұрын

とてもためになります。ありがとうございます。 7:00頃からURLの一部だけ変えてfor文で回しているところなのですが、URLの全部が全く規則性のない場合はどうすれば良いでしょうか？あるデータを取得したいのですが、ページ飛んで、更新して、ダウンロードして、、、を400回もやりたくないのです笑マウス操作のライブラリを使ってfor文で回すしかないですかね？笑

@user-nt4hj9px2g 9 ай бұрын

こんにちわ、教えてください。prophetを外部変数有で使用するときはtest期間の説明変数も使用して、目的変数を予測しているのでしょうか？元々はtrain期間の説明変数と目的変数からモデルを作成し、時間軸を進めた場合の予測をしているという理解をしていた（train期間のデータは一切使っていない）のですが、上記の様に聞いた為、御教授頂けますか？XGboostも同じようにtrain期間のデータを使っていると聞き、同じく調べております。宜しくお願いします。

@vegatraveler3560 3 жыл бұрын

すばらしいです。FBprophetはこの動画解説がいちばんわかりやすかったです。活用してゆきたいと思います。ところで　あまり本題とは関係ありませんが、MAPEの計算式ですが、Σの中の式が　（予測値ー実測値）/実測値なので　abs((results['y'] - results['t'])/results['t'])*100)　となるような気がしますがいかがでしょうか？

@imanyu_programming 3 жыл бұрын

はい、他の方もご指摘いただいているように間違えておりました、、、ご指摘ありがとうございます😭

@vegatraveler3560 3 жыл бұрын

@@imanyu_programming わかりました。どうもありがとうございました。

@user-ff9tc3zp9s Жыл бұрын

jupyter lab を開くところまで行ったのですが、shift+enterを押してもセルが一個増えるだけで実行されません。何か設定の問題でしょうか

@user-jh6tp5lo5c 3 жыл бұрын

いつも有益な動画有難う御座います！ジュピターラボで２つのライブラリを「!pip3〜」でインストールしようとしたところ、「pip3は内部コマンドまたは外部コマンド、操作可能なプログラムまたはバッチファイルとして認識されていません。」とのエラーが出てしまいました。3を除いて「!pip〜」でも試してみたのですが、「could not find a version that satisfies the requirement〜」とのエラーが、、、。解決策ご存知でしたらご教示頂けると嬉しいです！

@imanyu_programming 3 жыл бұрын

ターミナル/PowerShell等で実行してみてください！

@fumiyafumiyaa 3 жыл бұрын

weeklyのグラフに違和感あったのでforecsat['weekly']を週の平均で再集計してみましたが、月曜日より土曜日の方が低くなりました。weeklyのグラフがどのように描かれているのか気になります…

@fumiyafumiyaa 3 жыл бұрын

その後、「x軸Monday～Tuesdayの間がMonday」のように半ピッチずらして見るものだと解釈しました。

@malo21st 3 жыл бұрын

MAPEの計算のところですが、実測値で割るところを予測値で割ってるようです。確認ください。

@imanyu_programming 3 жыл бұрын

ご指摘ありがとうございます！！！おっしゃるとおりですね、、、

@Iam-yh7gt 3 жыл бұрын

コメント間違えて消してしまったので、もう一度。わかりやすかったです。ありがとうございました(*'ω'*)

@imanyu_programming 3 жыл бұрын

わざわざありがとうございます！！！！！！

@takashitamura 3 жыл бұрын

こんにちは、いつもとても参考になり助かっております。 50:57で実施されているProphet()の引数の中身を見るのはどうやっているのでしょうか？

@imanyu_programming 3 жыл бұрын

shift + tabです！

@takashitamura 3 жыл бұрын

@@imanyu_programming ありがとうございます！これは重宝しそうです。他に何か(株価や天気など)面白い時系列予測の講義お待ちしてます。

@ninja215daisuki 8 ай бұрын

いつも参考にさせていただいています。pystanのインストールに困っています !python3 -m pip install pystan ERROR: Could not build wheels for pystan, which is required to install pyproject.toml-based projects この様なエラーが出ます、誰か対処の仕方を教えてください