概要

本リポジトリは、時系列予測を学ぶためのシンプルなハンズオン例を提供します。中心となるのは “Hotel_Winters_ExponentialSmoothing.ipynb” で、ホテルの宿泊数（あるいは類似の需要データ）を想定した時系列データに対して、ホルト＝ウィンター法（エクスポネンシャルスムージング）を適用します。ノートブックはデータ読み込み、可視化、季節性・トレンドの分解、モデル構築とパラメータ設定、予測生成、予測結果のプロット、誤差指標の計算といった典型的なワークフローを順を追って示します。コメントや図が充実しており、手を動かしながら理解を深められる構成です。

リポジトリの統計情報

• スター数: 1
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 1
• コミット数: 2
• ファイル数: 2
• メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

• ホルト＝ウィンター法（Additive / Multiplicative）の実装例と比較
• データの季節性・トレンド分解と残差分析のワークフロー
• 可視化による予測結果の評価（予測区間・実測との比較）
• Jupyter Notebookで手を動かしながら学べる構成

技術的なポイント

ノートブックは主にPythonの時系列解析ライブラリ（pandas、statsmodelsのExponentialSmoothing、matplotlib/ seabornによる可視化）を用いています。典型的な流れとしては、時系列インデックスの整備、欠損確認、季節性周期（seasonal_periods）の設定、学習用と検証用の分割を行い、additive／multiplicativeの各モデルを適合させて比較します。モデル適合ではトレンド・季節性の有無や初期値の扱い、滑らかさのパラメータ（smoothing_level, smoothing_trend, smoothing_seasonal）を調整し、AICやRMSE、MAPEなどの指標でモデル選定を行います。予測では将来hステップのフォーキャストを生成し、予測区間（信頼区間）の算出や残差の自己相関（ACF）確認でモデルの妥当性を検証します。可視化面では時系列プロットに加え、分解プロット（トレンド・季節・残差）、予測と実測の重ね書き、誤差分布のヒストグラムなどが用意され、実務でのデプロイ前に必要な診断をカバーしています。コードは教育用途を念頭に置き可読性が高く、パラメータを変更して再現実験がしやすい構成です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• Hotel_Winters_ExponentialSmoothing.ipynb: file
• README.md: file

まとめ

実践的なホルト＝ウィンター法の学習用ノートブックで、時系列入門からモデル診断まで扱える良い出発点です（50字程度）。

リポジトリ情報：

• 名前: ML_Time_Series
• 説明: 説明なし
• スター数: 1
• 言語: Jupyter Notebook
• URL: https://github.com/epifeni/ML_Time_Series
• オーナー: epifeni
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/50785802?v=4

READMEの抜粋：

ML_Time_Series…