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RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET)

2024/7/31 17:292025/3/27 10:58

概要活用シーン分析上の注意点コード入出力の例入力 (正規化後)出力

概要

ランダムにパラメータを振った多数の1次元Convolutional Kernel（畳み込みカーネル）を用いて時系列特徴量を作成します。参考文献: RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) - ごちきか

活用シーン

ROCKET特徴量を用いることで計算コストの低い線形モデルにおいて精度が改善する場合があります。

分析上の注意点

作られる特徴量が多重共線性をもつ場合があります。そのため学習に線形モデルを用いる場合はLassoまたはRidgeまたはElastic Netをおすすめします。

回帰問題において必ずしも精度改善に寄与するとは限りません。

本処理は正規化カードの後に繋いでください。

時間窓切り出しカードでは設定値 M(窓幅) の値を 1 にして実行することを推奨します。

コード

入出力の例

入力 (正規化後)

datetime	総電力需要(MWh)	希望小売価格(AUD$/MWh)	…	降水量
2015-01-01	-1.576	-0.819	…	-0.355
2015-01-02	0.624	-0.676	…	-0.355
2015-01-03	1.556	-0.649	…	-0.355
2015-01-04	-1.231	-0.831	…	0.655
…	…	…	…	…

出力

目的変数をとした場合の出力例です。

コード中に設定した窓幅に応じて先頭からデータ行が削除されます。

datetime	総電力需要(MWh)	ROCKET_0	ROCKET_1	…	ROCKET_199
2015-04-10	0.577	0.5	3.092	…	6.843
2015-04-11	2.026	0.5	3.091	…	6.789
2015-04-12	2.358	0.4	3.068	…	6.812
2015-04-13	1.247	0.4	3.055	…	6.746
…	…	…	…	…	…