【新人教育資料】時系列予測をprophet(Python)でやってみる第１章 〜インストールから簡単な予測編〜 - Qiita

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年11月13日

  LSTMという時系列を扱う深層学習を感染症発生動向調査(https://www.niid.go.jp/niid/ja/idwr.html )のデータに適用すると、感染症の患者予測も結構な精度で予測できます。これ、関係者から役に立つかもと言われているのでそのうち公開する予定。また、来週発表も予定しています。
  
  易聖舟, 山崎俊彦, 益村泉月珠, 安井良則, 三﨑貴子, 岡部信彦, "LSTM を用いた国内感染症発生動向の予測," IMPS, 2018.
  
  
  あと、株価やFXの予測はやめたほうがよいです。