[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf
この警告は、LightGBMがツリーノードを分割する際に、目的関数の改善が見られない場合に発生します。つまり、ノードを分割しても情報利得が得られない場合です。
この警告が表示される原因としては、以下の可能性が考えられます： ...
Mean Absolute Error: 32.589999999999996 これは、最大32個の誤差があるという意味？
Mean Absolute Error (MAE) は、予測値と実際の値との平均的な絶対誤差を示します。つまり、予測が実際の値から平均して約32.59単位ずれているということです。誤差は正と負の両方の方向にあり得ますが、その絶対値の平 ...
Mean Squared Error: 2951.265466666666来月の数量予測: [204.63]Mean Absolute Error: 33.365R2 Score: 0.7861232861090577
平均二乗誤差や平均絶対誤差が小さく、R2スコアが高いことから、モデルがうまく機能していることがわかります。このような結果が得られたのは、適切な説明変数を選択し、特徴量として直近半年の平均値を考慮したことによるものでしょう。おめでとうご ...
要は、来月の受注数量を予測したいとするよね。その場合、過去の売上はわかるけど、未来の売上は分からないよね。未来の売上を仮定として回帰の説明変数に渡して数量を予測するのは、よいのか？
未来の売上を仮定として回帰の説明変数に渡すことは一般的に適切ではありません。説明変数は予測を支援するために過去のデータから生成されるべきであり、未来のデータを含めることは通常避けられます。なぜなら、モデルは未来の出来事を予測するために ...
直近の12か月のデータの平均値を、来月の売上として説明変数を渡すのは、ありなの？
直近12か月のデータの平均値を来月の売上として説明変数として渡すことは、一般的な手法ではありません。なぜなら、説明変数は予測のための過去のデータから生成されるものであり、予測対象である来月の売上を含むことは通常ありません。
在庫予測をするのに適した説明変数はなに？
在庫予測を行うために適した説明変数は、特定の業界や事業によって異なる場合がありますが、一般的に以下のような要素が考慮されます。
過去の売上や需要データ: 過去の売上や需要パターンは、将来の需要を予測するための重要な情報源です。時 ...線形回帰を使用したコード
線形回帰を使用したコードに変更してみましょう。
pythonimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn. ...線形回帰を使用してモデルを構築する方法
線形回帰を使用してモデルを構築する方法を説明します。線形回帰は、特徴量と目的変数との線形関係をモデル化するため、比較的理解しやすく実装しやすいアルゴリズムです。
まず、必要なライブラリをインポートし、データを読み込みます。 ...
ランダムフォレスト以外のアルゴリズムある？
ランダムフォレスト（Random Forest, RF）以外にも、さまざまなアルゴリズムがあります。以下にいくつか代表的なものを挙げます。
線形回帰（Linear Regression）: 線形回帰は、特徴量と目的変数との線形関 ...数量 1.000000 金額 0.957511 在庫回転数 0.586616 在庫補充頻度 0.579625 実在庫 0.199169 年 0.072930 月 0.033369 原価 0.020795 リードタイム NaN Name: 数量, dtype: float64
相関係数の結果を見ると、数量と他の特徴量との相関がわかります。以下は各特徴量と数量との相関係数の解釈です：
金額（売上）との相関係数は約0.958であり、非常に強い正の相関があります。つまり、金額が増加すると数量も増加する傾向が ...相関係数を出したい
相関係数を計算するには、Pandasのcorr()メソッドを使用します。以下は、各特徴量と目的変数との相関係数を計算するコード例です。
pythoncorrelation = data.corr().sort_valu ...
Mean Squared Error: 11967.232208333333 Mean Absolute Error: 75.78583333333333 R2 Score: 0.13274074189637586 説明変数はどうしたらいい。
説明変数の選択は、モデルの予測性能に大きな影響を与える重要な要素です。以下は、説明変数を選択する際の一般的なアプローチです。
ドメイン知識の活用: ビジネスや業界の専門知識を活用して、重要な要因や影響を受ける可能性のある要 ...
平均絶対誤差も表示したい
平均絶対誤差（Mean Absolute Error, MAE）は、予測値と実際の値の絶対誤差の平均を示す指標です。MAEが小さいほど、モデルの予測精度が高いことを示します。
MAEを計算するには、sklearn.metr ...
時系列が飛び飛びだからかな？
時系列データが飛び飛びである場合、つまりデータポイントの間に大きな間隔がある場合、モデルがデータのパターンを正確に捉えることが難しくなる可能性があります。特に、時系列データの場合、時間の流れに基づいてデータポイントが連続していることが ...
Mean Squared Error: 18724.5928125 来月の数量予測: [146.61] R2 Score: -0.2788766685306685 R2が-になった
R2スコアが負の値になることは、モデルが単純な平均値よりも悪い結果を出力していることを示します。つまり、モデルが提供する予測が実際のデータよりも平均的に悪いということです。このような状況が発生する原因はさまざまですが、以下のような可能 ...
dataで実在庫が0の場合が除外したい
実在庫が0の場合のみデータを除外するには、次の手順を実行します。
python# 実在庫が0でない行のみを抽出data = data != 0]
このコードは、実在庫が0でない行のみを抽出して新しいDataFram ...
Mean Squared Error: 11481.765066666667 来月の数量予測: [204.1] R2 Score: 0.1679222998193799
予測の結果、平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）は約11481.77であり、R2スコアは約0.168です。これらの結果から、モデルが予測を行う際に実際のデータとの誤差が比較的大きいこと、およびモデルが実際のデ ...
平均二乗誤差は、分りにくい。R2がいい
了解しました。平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）は、予測値と実際の値の誤差の二乗の平均を示す指標ですが、R2スコア（決定係数）は、モデルが実際のデータをどの程度説明できるかを示す指標です。R2スコアは、0か ...
となると、在庫回転数も金額を使って求めているから、不要かな
在庫回転数が金額を使って計算されている場合、金額と在庫回転数の間に強い相関がある可能性があります。その場合、在庫回転数を特徴量としてモデルに含めることは適切ではありません。なぜならば、金額と在庫回転数の間に多重共線性が生じ、モデルの予 ...
金額は売上の事なんだ。金額が分かれば必然的に数量はわかるよ。
了解しました。金額が売上を表しており、金額が分かれば数量も分かるということですね。その場合、数量を予測するために金額を使う必要はありません。金額は目的変数（予測したい値）として扱うことができます。
そのため、金額を含めない ...
平均値でいいの？
平均値は、未知の特徴量を予測するための一般的な代替値の一つですが、特定のデータセットやビジネスの状況によっては適切でない場合もあります。平均値は、データのばらつきが大きく、外れ値が多い場合や、特徴量間の関係が複雑な場合には正確な予測を ...