時系列予測

時系列予測は、過去のタイムスタンプデータにモデルを適合させて将来の値を予測するタスクです。このタスクでは、統計的手法や機械学習手法を使用して、時系列データからパターンやトレンドを抽出し、将来のデータポイントの正確な予測を達成することを目指します。伝統的な方法には移動平均、指数平滑化、ARIMAモデルなどがありますが、現代的な技術としてはリカレントニューラルネットワーク（RNN）、トランスフォーマー、XGBoostなどが広く使用されています。時系列予測は金融、気象、エネルギーなどの分野で重要な応用価値を持ち、モデルの性能は通常、平均二乗誤差（MSE）やルート平均二乗誤差（RMSE）などの指標で評価されます。