swx-murakami https://blog.hatena.ne.jp/swx-murakami/ サーバーワークスエンジニアブログ https://blog.serverworks.co.jp/ 機械学習 Amazon SageMaker サーバーワークスの村上です。 このブログでは、時系列予測モデルであるChronosと、参照用にXGBoostを使って推論してみた結果について記載します。 時系列予測のビジネス上のニーズ Chronosとは？ 最初にまとめ 使用したデータセットはニューヨークのタクシー乗車数推移の時系列データ 予測精度ではChronos優位 Chronos XGBoost ランニングコストではXGBoost優位 補足 モデルのトレーニングについて 推論の違い 実施した特徴量エンジニアリング（Chronos / XGBoost共通） モデルデプロイ 推論 結果の補足 RMSE（平均平方二乗誤差） MAE（平均絶対値… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.serverworks.co.jp%2Fintro-chronos" title="売上や在庫などの時系列予測に使えるChronosモデルのご紹介 - サーバーワークスエンジニアブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/swx-murakami/20251125/20251125100518.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-11-26 09:30:17 rich https://blog.serverworks.co.jp/intro-chronos 1.0 100%