5.11
指数平滑化
まとめ
- 単純指数平滑法（SES）で平滑係数αの役割と予測の基本を理解する。
- Holtの線形指数平滑法でトレンドを加味した予測に拡張する。
- Holt-Winters法で季節性を含む系列の予測を行う。
直感 #
指数平滑法は「最近の値ほど重要」という直感をそのままモデルにした手法である。単純指数平滑法ではレベルのみ、Holt法ではトレンドを加え、Holt-Winters法では季節性まで取り込む。パラメーターが少なく解釈しやすいため、予測のベースラインとして広く使われている。
詳細な解説 #
このチャプターで学べること #
- 単純指数平滑法（SES）の仕組みとαの調整方法
- Holtの線形指数平滑法によるトレンド付き予測
- Holt-Winters法の加法モデル・乗法モデルによる季節性予測
これがわかるとできること #
- 天然ガス消費量などの実データで指数平滑法を適用し、予測精度を比較できる
- トレンドの有無や季節性の種類に応じて適切な平滑化手法を選べる
- statsmodelsのExponentialSmoothingを使って実装できる
学習の進め方 #
- まず単純指数平滑法でレベルの平滑化を理解する
- Holt法でトレンドの扱いを学ぶ
- Holt-Winters法で季節性まで含めた予測に進む