fbprophetの他のインストール方法
他のインストール方法を試してみましょう。代替手段として、fbprophetのビルド済みバイナリをダウンロードしてインストールする方法があります。以下の手順に従ってください。
まず、fbprophetのビルド済みバイナリをダウンロ ...ModuleNotFoundError: No module named ‘pystan’
エラーメッセージによると、まだpystanパッケージが見つからないとのことです。しかし、先ほどの出力にはpystanがインストールされていることが示されています。
このような状況が発生する原因の一つとして、仮想環境の問題が ...
profhetをつかいたい。受注データはどのカラムが必要か
Prophetを使用する場合、入力データフレームには少なくとも2つのカラムが必要です:
日付 (ds): 時系列データの日付や時間を表すカラムです。このカラムは日付または時刻の型 (datetime) である必要があります ...
Prophetってなに？機械学習？
Prophetは、時系列データの予測を目的としたオープンソースのライブラリです。Facebookによって開発され、容易に使えるインターフェースと高い予測性能を提供しています。Prophetは、機械学習の一分野である時系列解析に属します ...
商品別の受注数の予測を過去データから行いたい。python
商品別の受注数の予測を行うためには、Pythonでいくつかのライブラリを使用して時系列データを処理し、予測モデルを構築することが一般的です。代表的なライブラリとしては、pandas、NumPy、matplotlib、scikit-le ...
交差検証後のデータで修正ごとの精度を集計するほうがいいんじゃない？
交差検証後のデータで修正ごとの精度を集計することも一般的な方法です。交差検証後のデータは、モデルのパフォーマンスを正確に評価するために使用されます。各修正に対して交差検証を行い、その結果から精度を集計することで、修正ごとの性能の違いや ...
交差検証前のデータで集計していけばいいのかな
交差検証前のデータを使って修正ごとの精度を集計するのは、モデルの改善を追跡する上で一般的な方法です。交差検証は、データの効果的な分割方法を確保するための手法であり、モデルのパフォーマンスを評価する際に重要な役割を果たします。しかし、修 ...
機械学習で、行った修正ごとの精度データをExcelにまとめていこうと思うんだけどどうかな
Excelで機械学習の修正ごとの精度データをまとめるのは素晴らしいアイデアですね！修正ごとの変化を可視化し、パターンや傾向を把握するのに役立ちます。データを整理するときには、修正内容や精度データだけでなく、他の要因も考慮するとより詳細 ...
カイ二乗ってなに
カイ二乗検定（Chi-squared test）は、統計学で使用される検定の一種であり、2つのカテゴリカル変数間の関連性や独立性を評価するために用いられます。
カイ二乗検定の基本的なアイデアは、観測された度数と期待される度 ...
収入と消費の関係性を説明する場合とは、仮に収入が説明変数、消費が目的変数という意味？
はい、その通りです。収入を説明変数（独立変数）として、消費を目的変数（従属変数）として扱う場合、収入と消費の関係性を説明する回帰モデルを構築することができます。説明変数はモデル内で他の変数に影響を与える変数であり、目的変数は説明変数に ...
回帰の評価指標の決定係数から分かる事は？
決定係数（Coefficient of Determination）は、回帰モデルの適合度を示す指標の一つです。決定係数は、モデルが目的変数の変動をどの程度説明できるかを示します。以下に、決定係数から分かることをいくつか挙げます。
決定木係数から分かる事は？
「決定木係数」という用語は通常、決定木モデルの各分岐点での条件を示す数値を指します。決定木は、データの特徴を基にして階層的に分割された木構造を持ち、各ノード（分岐点）で特定の特徴量とその閾値に基づいて分岐が行われます。
決 ...
Yハットと、Yバーのちがい
y^hat{y}y^（Yハット）と ybar{y}y（Yバー）は、回帰分析や統計学で使用される2つの異なる概念です。
y^hat{y}y^（Yハット）:
y^hat{y}y^ は、回帰モデルによって予測された目的変数 ...残差平方和と総平方和の違い
残差平方和（Residual Sum of Squares、RSS）と総平方和（Total Sum of Squares、TSS）は、回帰分析において用いられる2つの異なる概念です。
残差平方和（RSS）:
残差平方 ...総平方和って？
総平方和（Total Sum of Squares、TSS）は、回帰分析や変動の分解などで使用される指標の一つです。データセット全体のばらつきの総和を示します。
総平方和は、各データポイントがデータセット全体の平均値からど ...
偏差は平均値を用いるんだね。中央値とかは使わないの？
偏差は一般的に平均値を用いて計算されますが、中央値など他の代表値を用いることもあります。しかし、平均値が最も一般的に使われるのは、多くの統計的手法や機械学習のアルゴリズムが平均値を基準として動作するためです。
中央値を用い ...
偏差の二乗って？
偏差の二乗は、データポイントが平均値からどれだけ離れているかを示す指標です。具体的には、個々のデータポイント xix_ixi とデータセット全体の平均 xbar{x}x の差を取り、それを2乗します。
偏差の二乗は以下の式 ...
なぜ平均絶対（Mean Absolute）というの？
「平均絶対」（Mean Absolute）という用語は、MAEが誤差の絶対値の平均を計算することに由来します。
平均（Mean）: MAEは複数のデータポイントの誤差の平均を計算します。平均はデータセット全体の特徴を捉える ...
2乗するのはなぜ？
2乗する理由はいくつかあります。
正負の影響を無視する: 誤差を単純に足し合わせると、正と負の誤差が相殺される可能性があります。しかし、2乗することで誤差が正負どちらであっても正の値となり、その結果、誤差を適切に考慮するこ ...
UndefinedMetricWarning: R^2 score is not well-defined with less than two samples. warnings.warn(msg, UndefinedMetricWarning)
この警告は、少なくとも2つのサンプルが必要なため、サンプル数が1つしかない場合にR^2スコアが適切に定義されないことを示しています。この警告は、データセット内のいくつかの自社品番には十分なサンプルが含まれていない可能性があることを示唆 ...
Mean Squared Error: 0.8409890188935377
Mean Squared Errorが0.8409890188935377となったようですね。この値は、モデルの予測精度を評価する指標の一つです。Mean Squared Error（平均二乗誤差）は、予測値と実際の値の差の二乗の平均 ...