AI用語集
人工知能の完全辞典
フォワードチェイニング
各トレーニングセットに過去のすべての観測値を含め、テストセットに将来の直近のデータを含める検証手法。各時点で利用可能な情報のみを使用してリアルタイム予測をシミュレートする。
ローリングウィンドウ交差検証
固定サイズのウィンドウを時間軸に沿ってスライドさせ、異なるトレーニングセットとテストセットを作成する手法。データの時間構造を維持しながら、サンプルサイズを一定に保つ。
ウォークフォワード検証
モデルを履歴データで学習させ、次の期間でテストしてから時間を進める反復的な検証アプローチ。予測モデルの実際の展開条件を忠実に再現する。
拡張ウィンドウ交差検証
トレーニングウィンドウが徐々に拡大して利用可能なすべての履歴データを含める手法。データ量が増加し、過去のすべての観測値が関連性を保つ場合に特に適している。
時系列分割
データをトレーニングセットとテストセットに厳密に時間順序を尊重して分割する戦略。scikit-learnのTimeSeriesSplitとして実装され、情報漏洩なしで時系列モデルを評価する。
ネスト時系列交差検証
外部検証がモデル性能を評価し、内部検証がハイパーパラメータを最適化する二重交差検証。時間制約をすべてのレベルで尊重しながら過学習を防ぐ。
ブロック交差検証
トレーニングセットとテストセットの間に分離ブロックを導入して時間相関を低減する手法。時間的に近いデータの汚染を防ぎ、性能評価の偏りを防止する。
時間遅延交差検証
トレーニングセットとテストセットの間に時間期間を挿入して現実的な予測遅延をシミュレートするアプローチ。予測に基づく決定に一定の実行時間が必要な場合に特に有用。
階層的時系列交差検証
マルチレベル時系列データなど階層構造を持つデータに対する時系列交差検証の拡張。時間的制約とデータ間の階層的依存関係を同時に尊重する。
複数時系列交差検証
独立しているが類似した特徴を共有する複数の時系列を含むデータセットに適した技術。各時系列内の時間的順序を保持しながら、異なる時系列間での一般化を可能にする。
パージ交差検証
学習セットとテストセットから時間的に近い観測値を除去して依存性を低減する手法。自己相関や市場の微細構造が結果を汚染する可能性がある金融分野で必須。
エンバーゴ付き交差検証
パージ交差検証の変形版で、各テストポイント後の除外期間を延長する。学習段階とテスト段階の完全な独立性を保証する時間的バッファーゾーンを作成する。
適応的時系列交差検証
データの特性やモデルの性能に応じて学習ウィンドウとテストウィンドウのサイズを動的に調整するアプローチ。利用可能なデータの使用を最適化しながら時間的変化に適応する。
スライディングウィンドウ交差検証
ウィンドウが各反復で固定ステップ分移動するローリングウィンドウの具体的な実装。連続する学習セットとテストセット間の重複を精密に制御できる。
時系列サンプリング交差検証
連続ブロックを使用する代わりに、時間的に定期的にテストポイントをサンプリングする手法。計算コストを削減しながら、異なる時間期間の公平な表現を維持する。