伊勢武史

データ分析界隈の者です。初歩的な質問で申し訳ないのですが、モデル学習データと精度測定用のデータの分割はどのようになさったのでしょうか？ 私の再現では、ランダム分割ならば先生の精度が再現できましたが、時系列で分割すると精度が出ないという結果でした。 https://nbviewer.jupyter.org/github/k-harada/ML_climate/blob/master/could_NOT_predict_global_warming_by_ML.ipynb …

ランダム分割では検証としてダメなのは簡単なことで、例えば同じ地点で、テストデータの1年前のデータが学習データにあれば、画像としては少し横にずれただけなのでCNNがその学習データと同じ結果を返すことは容易で、目的変数も10年平均とのことですから1年ずれただけならほぼ変わらないと思います。

10年後の予測精度を主張されるのならば、実用と同じ設定、つまりモデル学習時に使うデータ目的変数も含めてある時点までに得られるデータとし、その時点から10年後を予測して精度測定をするのが適切と考えます。 見解をお聞かせいただければと。よろしくお願いいたします。