青の統計学-DS Playground-
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教師あり学習・教師なし学習・強化学習など機械学習に関するG検定対策問題
あなたは小売チェーンの需要予測システムを開発しています。2020年1月〜2023年12月の日次売上データを使って、翌月の売上を予測するモデルを構築します。利用可能なデータ：・各店舗の日次売上実績・気象データ、イベント情報、プロモーション履歴・曜日、祝日、季節性の特徴量モデルの性能を適切に評価し、本番運用での性能を正しく見積もるために最も適切なデータ分割方法を選びなさい。
正解
時系列順を保ったローリング（ウォークフォワード）検証でモデルを比較し、最後の期間を最終ホールドアウトにする。
正解になる理由
需要予測では未来の情報が過去に漏れるランダム分割が最大の失敗です。1年だけのホールドアウトも方向は正しいですが、その年の特異要因に性能が依存します。ローリング検証で複数の「未来」を試し、最後に未使用期間で確認するのがより堅牢です。
各誤答がなぜ誤りか