@概要
データのパターンや関係性を利用して
将来の出来事や値を予測するための数学的な手法やモデルを指します。
過去のデータから未来の出来事を予測するため
ビジネス、経済、気象、医療などさまざまな分野で広く利用されています。
ただし、すべての予測が正確であるわけではなく、
予測の信頼性や精度は使用されるデータ、モデルの適切性、外部要因などに影響されます。
@実用例
1. 時系列分析
時系列データを分析して、
時間の経過に伴うパターンやトレンドを理解し、将来の値を予測します。
代表的な手法には、移動平均法、指数平滑法、
ARIMAモデル(自己回帰統合移動平均モデル)などがあります。
2. 回帰分析
2 つ以上の変数の間の関係性を調査し、これを使用して未来の値を予測します。
単回帰分析や重回帰分析が代表的な手法です。
3. 機械学習
機械学習アルゴリズムを使用して、
過去のデータからパターンや関係性を学習し、未来の値を予測します。
代表的な手法には、
ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク
などがあります。