まとめ-----------------------------★SNStwitter：https://twitter.com/intent/follow?screen_name=_K_DMブログ: https://kdm.hatenablog.jp/コード置き場: https://k-dm.work/ja/-----------------------------★BGMFlower Field (by FLASH☆BEAT様) https://dova-s.jp/bgm/play13492.htmlキューブスカイ (by かずち様) https://dova-s.jp/bgm/play1365.html-----------------------------★このチャンネルについて週に一回ペースで機械学習・データサイエンスに関する情報を発信します！よろしければチャンネル登録お願いします。大変励みになります。（00:07:37 - 00:08:48）
時系列データのトレンドを除去してみよう！

今回の動画では、時系列データのトレンドを除去せずにXGBoostのような一般的な教師あり学習モデルを訓練するとどうなるか実験的に確かめてみようと思います。
★コード：https://k-dm.work/ja/timeseries/basic/002-preprocess-trend/

-----------------------------
★目次
0:00 タイトル
0:32 XGBoostで時系列データを予測してみる
1:21 予測結果を確認する
1:52 なぜ予測結果がずれるのか
2:44 ズレをなくすためのアプローチ
3:51 pythonコードの概要
4:29 pythonで時系列予測をしてみる
6:13 トレンドを除去せずに予測
6:48 トレンドを除去して予測
7:37 まとめ
-----------------------------
★SNS
twitter：https://twitter.com/intent/follow?screen_name=_K_DM
ブログ: https://kdm.hatenablog.jp/
コード置き場: https://k-dm.work/ja/
-----------------------------
★BGM
Flower Field (by FLASH☆BEAT様) https://dova-s.jp/bgm/play13492.html
キューブスカイ (by かずち様) https://dova-s.jp/bgm/play1365.html
-----------------------------
★このチャンネルについて
週に一回ペースで機械学習・データサイエンスに関する情報を発信します！よろしければチャンネル登録お願いします。大変励みになります。

#機械学習 #データ分析 #Python

#機械学習 #AI #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #Python #scikit-learn #Kaggle #データマイニング #G検定 #E検定 #人工知能 #わかりやすく #初学者