ぼっち | ページ 85 | ALL Python(オールパイソン)

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # データの読み込み # data = pd.read_csv(“your_data.csv”) # データファイル名は適切に変更してください data=monthly_sum.copy() data.drop([“自社品番”],axis=1,inplace=True) # 年月列を年と月に分割して数値に変換する data[‘年’] = data[‘年月’].dt.year data[‘月’] = data[‘年月’].dt.month # データから年月列を削除する data.drop(‘年月’, axis=1, inplace=True) # 特徴量と目的変数の選択 X = data[[‘年’, ‘月’, ‘金額’, ‘原価’, ‘実在庫’, ‘リードタイム’, ‘在庫補充頻度’, ‘在庫回転数’]] y = data[‘数量’] # 予測したい数量 # データの分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # モデルの構築とトレーニング model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # テストデータを使用して予測 y_pred = model.predict(X_test) # モデルの評価 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(“Mean Squared Error:”, mse) # 来月のデータで予測 # 予測に使用するデータの準備（必要に応じて調整してください） next_month_data = pd.DataFrame({‘年’: [2024], ‘月’: [6], ‘金額’: [‘来月の金額’], ‘原価’: [3179], ‘実在庫’: [‘来月の実在庫’], ‘リードタイム’: [5], ‘在庫補充頻度’: [2], ‘在庫回転数’: [‘来月の在庫回転数’]}) # 予測 next_month_quantity = model.predict(next_month_data[[‘年’, ‘月’, ‘金額’, ‘原価’, ‘実在庫’, ‘リードタイム’, ‘在庫補充頻度’, ‘在庫回転数’]]) print(“来月の数量予測:”, next_month_quantity) 修正して

2024年6月8日未分類

次の変更を加えてください：

予測に使用するデータフレーム next_month_data において、”来月の金額”や”来月の実在庫”、”来月の在庫回転数”の ...

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来月の金額・来月の実在庫来月の在庫回転数はわからない

2024年6月8日未分類

了解しました。未知の特徴量（来月の金額、来月の実在庫、来月の在庫回転数）を予測するための統合モデルを構築することは、一般的な機械学習の手法を使用して行うことができます。以下は、その手順の概要です。

既知の特徴量を用いたモデ ...

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金額もよそくできない？統合モデルで

2024年6月8日未分類

金額やその他の未知の特徴量を予測するための手法はいくつかありますが、その中でも最も一般的な方法は、他の既知の特徴量を使用してこれらの特徴量を予測することです。このアプローチは、「統合モデル」と呼ばれることがあります。

統合 ...

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next_month_data = pd.DataFrame({‘年’: [2024], ‘月’: [6], ‘金額’: [‘来月の金額’], ‘原価’: [3179], ‘実在庫’: [‘来月の実在庫’], ‘リードタイム’: [5], ‘在庫補充頻度’: [‘来月の在庫補充頻度’], ‘在庫回転数’: [‘来月の在庫回転数’]}) 来月の金額は売上になるなら、わからないよ。在庫補充頻度もわからない。在庫回転数もわからない。

2024年6月8日未分類

理解しました。予測に使用するデータの中で、予測に用いることができない未知の情報がある場合、その部分には適切な値を代入する必要があります。

例えば、”来月の金額”や”来月の在庫補充頻度&# ...

記事を読む next_month_data ...

————————————————————————— ValueError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_3283197/857401802.py in ?() —> 43 import pandas as pd 44 from sklearn.model_selection import train_test_split 45 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 46 from sklearn.metrics import mean_squared_error /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py in ?(self, X) 980 The predicted values. 981 “”” 982 check_is_fitted(self) 983 # Check data –> 984 X = self._validate_X_predict(X) 985 986 # Assign chunk of trees to jobs 987 n_jobs, _, _ = _partition_estimators(self.n_estimators, self.n_jobs) /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py in ?(self, X) 595 def _validate_X_predict(self, X): 596 “”” 597 Validate X whenever one tries to predict, apply, predict_proba.””” 598 check_is_fitted(self) –> 599 X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse=”csr”, reset=False) 600 if issparse(X) and (X.indices.dtype != np.intc or X.indptr.dtype != np.intc): … 1999 if ( 2000 astype_is_view(values.dtype, arr.dtype) 2001 and using_copy_on_write() ValueError: could not convert string to float: ‘来月の金額’

2024年6月8日未分類

エラーは、特徴量に文字列が含まれているために、モデルの予測時に数値に変換できないことが原因です。具体的には、”来月の金額”や”来月の原価”などの文字列が含まれています。

予測 ...

記事を読む ——&# ...

全てのコード

2024年6月8日未分類

理解しました。以下に、全体のコードを示します。

python
import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom skl ...

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TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_3283197/3237657286.py in ?() —> 22 import pandas as pd 23 from sklearn.model_selection import train_test_split 24 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 25 from sklearn.metrics import mean_squared_error /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/base.py in ?(estimator, *args, **kwargs) 1148 skip_parameter_validation=( 1149 prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation 1150 ) 1151 ): -> 1152 return fit_method(estimator, *args, **kwargs) /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py in ?(self, X, y, sample_weight) 344 “”” 345 # Validate or convert input data 346 if issparse(y): 347 raise ValueError(“sparse multilabel-indicator for y is not supported.”) –> 348 X, y = self._validate_data( 349 X, y, multi_output=True, accept_sparse=”csc”, dtype=DTYPE 350 ) 351 if sample_weight is not None: … 1999 if ( 2000 astype_is_view(values.dtype, arr.dtype) 2001 and using_copy_on_write() TypeError: float() argument must be a string or a number, not ‘Period’

2024年6月8日未分類

エラーの原因は、年月列がPeriod型であり、これを直接モデルに供給できないことです。Period型のデータを数値データに変換する必要があります。

次のように、年月列を数値に変換する方法があります。

年月列をカテゴリ ...

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年月数量金額原価実在庫リードタイム在庫補充頻度在庫回転数これらデータがそろった。ランダムフォレストで、来月の数量を回帰して

2024年6月8日未分類

了解しました。ランダムフォレストを使用して、来月の数量を回帰予測する手順を説明します。

データの準備: まず、データを準備します。年月、数量、金額、原価、実在庫、リードタイム、在庫補充頻度、在庫回転数などの情報が含まれるデ ...

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monthly_sum[“在庫回転数”]=monthly_sum[“金額”]/monthly_sum[“実在庫”] infになってしまった。

2024年6月8日未分類

在庫回転数を計算する際に、実在庫が0になる場合には、ゼロ割りエラーが発生し、結果が無限大（inf）になる可能性があります。これは一般的な問題であり、実在庫がゼロになる可能性がある場合には、そのようなシナリオに対処する必要があります。

記事を読む monthly_sum[R ...

monthly_quantity = df.groupby([“自社品番”, “年月”])[“数量”].sum().reset_index() 数量以外にもカラムを追加したい合計したいのがある

2024年6月8日未分類

理解しました。数量以外にもカラムを追加して合計する必要がある場合は、同じ手順を使用して別のカラムを追加し、グループ化して合計します。

以下は、数量以外のカラムも合計する方法の例です：

python
# カラム ...

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多クラス分類の場合、目的変数を説明変数に入れてはいけなかったけど、回帰の場合は目的変数を説明変数にいれていいの？

2024年6月8日未分類

多クラス分類と回帰の間には重要な違いがあります。一般的に、目的変数（またはターゲット変数）を説明変数に含めることは、多くの場合、モデルの過剰適合を引き起こし、モデルのパフォーマンスを悪化させる可能性があります。ただし、回帰の場合と分類 ...

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月末時点か月初時点での在庫を在庫レベルとするの？

2024年6月8日未分類

在庫レベルを月末時点か月初時点での在庫とするかは、企業の在庫管理の方針やビジネスのニーズに応じて異なります。一般的なアプローチは以下の通りです：

月末時点での在庫レベル: 月末時点での在庫レベルを使用する場合、その月の最終 ...

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ひと月単位で在庫レベルを表示するにはどうしたらいいの？

2024年6月8日未分類

在庫レベルを月単位で表示するには、以下の方法が考えられます：

月初と月末の在庫点検: 各月の初めと終わりに在庫点検を行い、その時点での在庫レベルを記録します。この方法は手作業で行われることが一般的であり、在庫管理システムや ...

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在庫レベルの求め方

2024年6月8日未分類

在庫レベルは、特定の時点で企業が保有している在庫の量を示します。在庫レベルを求めるためには、一般的に以下の方法が使用されます：

在庫管理システムの利用: 多くの企業は在庫管理システムを利用して在庫レベルを追跡しています。在 ...

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他の在庫管理の指標や変数もモデルに組み込むとは？

2024年6月8日未分類

在庫管理の指標や変数をモデルに組み込むことで、在庫が0の月の売上が0になるだけでなく、より包括的な在庫管理の影響を考慮することができます。以下は、モデルに組み込むことができるいくつかの在庫管理の指標や変数の例です：

在庫回 ...

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例えば、2023年5月が在庫が0の月で、売上も0だったとする。この説明変数をいれてしまうと、2024年5月の売上も0に近くなるの？

2024年6月8日未分類

はい、そのような場合、怠慢な在庫管理が売上に与える影響をモデルに組み込むと、2024年5月の売上が0に近くなる可能性が高くなります。なぜなら、過去のデータから学習されたモデルは、在庫が0で売上が0だった場合に、同様の状況が発生すると売 ...

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在庫切れが売上に影響する要因として怠慢がある場合、どう説明変数に組み込む？

2024年6月8日未分類

2024年6月17日

在庫切れが売上に影響する要因として、怠慢な在庫管理が挙げられることは理解できます。在庫切れが発生すると、顧客は商品を購入できないため、売上が減少する可能性があります。そのため、怠慢な在庫管理はビジネスに悪影響を及ぼす可能性があります。 ...

記事を読む在庫切れが売上に ...

回帰で在庫切れで売上が立たなかった月があるんだけど、これを説明変数に入れていいのかな

2024年6月8日未分類

在庫切れが売上に与える影響を予測に組み込むことは一般的です。在庫切れが発生した月は、通常、需要を満たすことができない状況を示唆しています。その結果、売上が低下する可能性が高くなります。

在庫切れの月を説明変数としてモデルに ...

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インフルエンサーの影響を考慮する、だがインフルエンサーも当たりはずれがあって需要が読めない

2024年6月8日未分類

2024年6月17日

インフルエンサーの影響を考慮する際には、確かに需要の読み込みが難しい場合があります。インフルエンサーの効果は、さまざまな要因によって異なる可能性があります。一部のインフルエンサーは需要を大きく増加させる一方、他のインフルエンサーはそれ ...

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需要予測を行う際にマーケティング活動の影響を考慮する

2024年6月8日未分類

2024年6月17日

マーケティングの影響が大きい場合、需要予測を行う際にマーケティング活動を適切に考慮することが重要です。以下にいくつかのアプローチを示します：

マーケティングデータの統合: マーケティング活動に関連するデータ（例：広告費、キャンペ ...

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一時期のマーケティングで一気に売れたデータセットがあるとする。 Dec-2011 Jan-211 Feb-216 Mar-2110 Apr-218 May-2111 Jun-2113 Jul-2121 Aug-213 Oct-211 Nov-213 Dec-212 Feb-222 Feb-237 Mar-2318 Apr-2341 May-23128 Jun-2398 Jul-2336 Aug-2317 Sep-2318 Oct-231 Dec-231 これで予測とか難しいよね

2024年6月8日未分類

与えられたデータセットは、時系列データであり、一見して季節性やトレンドが見られるようです。ただし、一時期に大きな変動があるため、通常の需要予測は難しいかもしれません。特に、Dec-21からFeb-23の間に急激な需要の増減が見られます ...

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ランダムフォレストで回帰したい

2024年6月8日未分類

2024年6月17日

ランダムフォレストは、回帰問題においても優れた性能を示すことがあります。以下に、ランダムフォレストを使用した回帰の手順を示します：

データの準備: 使用するデータを準備します。特徴量（説明変数）と目的変数（予測したい値）を適切に ...

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