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データ分析 ナレッジ【実装編】TimesFM-3の入力配列をPandasで作る｜shape確認とpredict・predict_batchの使い分け
TimesFM-3へ時系列データを渡すには、DataFrameを(系列数, 時点数)のNumPy配列へ変換します。 本記事では、テトゥアン市の電... -
データ分析 ナレッジ【入門編】TimesFM-3の入力設計｜target・共変量・多変量予測の違いを解説
TimesFM-3で予測を始めるとき、最初につまずきやすいのはモデルの呼び出し方よりも、「手元の各列をどの入力として渡すか」で... -
ナレッジ木モデルは外挿できない：RandomForestとLightGBMは、みたことのない範囲で頭打ちになる
はじめに RandomForestやLightGBMは、表形式のデータの予測で強力です。では、訓練データより大きい値を予測させると、どうな... -
ナレッジ特徴量重要度は信用していいのか：RandomForestは、無関係なランダム列を「最重要」と答える
はじめに RandomForestには、feature_importances_という、特徴量の重要度を返す機能があります。「どの列が予測に効いている... -
ナレッジRBFネットワークとは？
はじめに ニューラルネットワークと聞くと、何層にも重ねた深層学習を思い浮かべる方が多いかもしれません。 RBF（Radial Bas... -
AIエージェント ナレッジCursorのClaude Code拡張からOrcaに乗り換えて分かったこと ― 一人・gitなし・Claudeだけなら、中身はほぼ同じだった
1. イントロダクション 技術の概要と背景 Orca は、Claude Code や Codex などの AI エージェントを動かすことを中心に作られ... -
データ分析AIの予測に「保証つきの幅」をつける方法──Conformal予測とは
イントロダクション 機械学習モデルは、たいてい「来月の売上は100万円」のように1つの値（点予測）で答えを返す。しかし実務... -
データ分析そのMCMC、本当に収束してる？──評価指標まとめ
イントロダクション MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）は、複雑な確率分布（多くの場合はベイズ統計の事後分布）から直接サ... -
ナレッジ【まるで口コミ】協調フィルタリング入門：「みんなの好み」から学ぶ推薦技術
1. はじめに レコメンドの2つのアプローチ 推薦の手法は、大きく2つに分かれます。アイテムの特徴を手がかりにする「内容ベー... -
ナレッジ卸売価格契約はなぜサプライチェーン全体の利益を減らすのか？――「二重マージン問題」を図で理解する
はじめに 「卸売価格契約（Wholesale Price Contract）」は、サプライチェーンで最もシンプルかつ広く使われている取引形態で...
