業務で時系列データの予測モデルを作る時、私は基本的にProphetを最初に選択します。なかなかの精度のモデルが、手早く簡単に作れるからです。 しかし、時系列データが数百系列あるような場合、いかにProphetといえどもモデルを数百個作成することになり、計算に時間がかかりますし、保守とか管理もめんどくさくなります。 (パラメータチューニングも考えるとなおさら) VARや状態空間モデルのような、多変量時系列の予測に使える手法もありはするんですが、さすがに数百系列のデータの適応するのには無理があります。 そこで、今回はDeepARという深層学習を使った時系列予測アプローチを使い、モデル1つで複数系列データを予測する方法をご紹介します。 DeepARとは? DeepARは、Amazonが開発した時系列予測フレームワークです。論文はこちら。 ざっくり説明すると、目的値$z_{i,t}$そのものを予測