将来の売上予測への挑戦：③PyFluxのパラメーターチューニング

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はじめに

前回、「将来の売上予測への挑戦：②PyFluxを用いた時系列分析」で、PyFluxを用いたARIMA, ARIMAXのモデル構築を行いました。

ただ、あまり良い精度が出ませんでした。
パラメーターである、ARやMAの次元数などを手探りで行っていったのですが、そこがイマイチだったのでしょうか。
とはいえ、「統計的に見てこれがいい！」というのは、私には中々ハードルが高いもの（汗

そこで、scikit-learnのGridSearchみたいなものがないかと調べてみました。
すると、「TV朝日の視聴率推移をSARIMAモデルで予測してみる」というページで、StatsModelsを用いた時系列分析のパラメーターチューニングを実装されていたので、そちらを参考に作ってみました。

分析環境

Google Colaboratory

対象とするデータ

前回同様に、データは日別の売上と説明変数として気温（平均・最高・最低）を用います。

日付 売上金額 平均気温 最高気温 最低気温
2018-01-01 7,400,000 4.9 7.3 2.2
2018-01-02 6,800,000 4.0 8.0 0.0
2018-01-03 5,000,000 3.6 4.5 2.7
2018-01-04 7,800,000 5.6 10.0 2.6

パラメーターチューニング

下記が、前回のプログラムです。
ar, ma, integがパラメーターです。

import pyflux as pf

model = pf.ARIMA(data=df, ar=5, ma=5, integ=1, target='売上金額', family=pf.Normal())
x = model.fit('MLE')

と、ここまでパラメーターチューニングと偉そうに申してきましたが、基本的には各パラメーターともに整数を取るので、数値をループでグルグル回しています。


def optimisation_arima(df, target):

  import pyflux as pf

  df_optimisations = pd.DataFrame(columns=['p','d','q','aic'])

  max_p=4
  max_d=4
  max_q=4

  for p in range(0, max_p):
    for d in range(0, max_d):
      for q in range(0, max_q):

        model = pf.ARIMA(data=df, ar=p, ma=q, integ=d, target=target, family=pf.Normal())
        x = model.fit('MLE')

        print("AR:",p, " I:",d, " MA:",q, " AIC:", x.aic)

        tmp = pd.Series([p,d,q,x.aic],index=df_optimisations.columns)
        df_optimisations = df_optimisations.append( tmp, ignore_index=True )

  return df_optimisations

これで、次のように呼び出すと

df_output = optimisation_arima(df, "売上金額")

結果が表示されます。PyFluxの評価基準はいくつかありますが、AIC（小さい方がいいモデル）を用いています。

AR: 0  I: 0  MA: 0  AIC: 11356.163772323638
AR: 0  I: 0  MA: 1  AIC: 11262.28357561013
AR: 0  I: 0  MA: 2  AIC: 11218.453940684196
AR: 0  I: 0  MA: 3  AIC: 11171.121950637687
AR: 0  I: 1  MA: 0  AIC: 11462.586538415879

それで、最もAICが小さかったAR/I/MAの組み合わせを、最適なパラメーターとして選択することができます。

df_optimisations[df_optimisations.aic == min(df_optimisations.aic)]

おわりに

前回の精度が惨敗だったため、総当りのパラメーターチューニングを、行いました。

とはいえ、出てきた結果は、中々精度は上昇せず。

次なる改善策を考えないといけないですね。