状態空間モデルのれんしゅう（レストランの来客予測） - rmizutaの日記

はじめに 時系列解析を行う上で、状態空間モデルが現状使用できる手法の中で優れているのではと自分の中で話題だったので、 使ってみることにしました。 状態空間モデルを使うことの目的 時系列解析を行う上でもモデルの種類は無数にあるのですが、 どういう場合に状態空間モデルを使うのでしょうか？ この部分については以下のサイトに詳しく書かれていました。 https://logics-of-blue.com/%E3%81%AA%E3%81%9C%E7%8A%B6%E6%85%8B%E7%A9%BA%E9%96%93%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%86%E3%81%AE%E3%81%8B/ 状態空間モデルはデータが得られるプロセスとは何か？を重視したモデルであり、 回帰分析よりも各要因の影響が納得性の高い形で見ることができ、またその構

[sh19910711]

"状態空間モデル: データが得られるプロセスとは何かを重視したモデル + 各説明変数がどう作用しているかを理解できる形で出せる + その構造が機械学習手法よりも理解しやすい" 2019

[somemo]

“自分の考えた最強の状態空間モデルは大抵収束しない。 ”