AI・データ分析
需要予測ライブラリ
時系列データの需要予測に加え、予測の前に「そのデータがどれだけ当たりやすいか」を判定する信頼度評価を備えたPythonライブラリ。
Duration
短期開発
Team
1名
Engineered With PythonProphetscikit-learnpandas
01 // OVERVIEW
プロジェクト概要
時系列データの需要予測を行うPythonライブラリ。
Prophetと複数モデルのアンサンブルで予測しつつ、予測を出す前にデータ特性から精度を推定する信頼度判定を備え、当てにできるかどうかを事前に示す点が特徴。
02 // KEY FEATURES
主な機能
trending_up
Prophet＋アンサンブル予測
Prophetに加え、Theta・ETS・Seasonal Naiveの3モデル平均によるアンサンブル予測を提供する。
verified
予測前の信頼度判定
データ特性から精度をスコア化し、reliable／caution／riskyの3レベルで事前に提示。当てにできない予測を出す前に警告できる。
assessment
評価指標の算出
MAPE・RMSE・MAEなどの指標で予測精度を評価し、前処理として欠損補完・外れ値検出・正規化を行う。
03 // TECHNICAL DEEP-DIVE
技術的ハイライト
Solution
「予測できないデータ」への対応
精度が出にくいデータをそのまま予測すると誤った意思決定を招く。予測前に信頼度を判定する仕組みで、使いどころを明示した。
04 // IMPACT & RESULTS
成果
3モデル
アンサンブル予測
事前判定
信頼度をスコア化