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重要です。
飛び飛びの時系列データを扱う際のいくつかのアプローチは次のとおりです：
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補間: 欠損している時間点のデータを、既知のデータから補間することができます。これにより、データをより連続的にすることができますが、補間手法によっては、データの特性に影響を与える可能性があります。
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予測: 欠損している時間点のデータを、周囲のデータから予測することができます。時系列予測モデルを使用して、欠損しているデータを予測することができます。
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モデルの選択: 飛び飛びの時系列データを扱う際には、モデルの選択にも注意が必要です。一部のモデルは、飛び飛びのデータに対してロバストであり、他のモデルよりも優れた性能を発揮する場合があります。
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データの前処理: 飛び飛びの時系列データをモデルに適用する前に、データを適切に前処理することが重要です。欠損値の処理やデータのスケーリングなど、適切な前処理手法を適用することが必要です。
これらのアプローチを試してみて、飛び飛びの時系列データをより効果的に扱うことができるかどうかを確認してください。