の解説を行います。
Linear Regression:回帰分析
Time Series:時系列データ
です。
のような時系列データを
target = weight_1 * feature_1 + weight_2 * feature_2 + bias
のように予測すると言うものです。結果としてはn次関数を作ります。上の図では一次関数ですが、よりよくするために２次関数、３次関数・・・とすることもできます。
bias は、
2x+3でいうところの＋３の部分です。
ここでxの係数がよりよく、目的とする変数を予測できるようにしなくてはなりません。ここで、予測値と実際の値の誤差を取り、そのごさが最も小さい数字をxの係数にするということを考えるわけです。それが回帰分析です。
nつ前のデータをとってくる
dataframe.shift(n)
これにより、dataframeの列を増やす(特徴量を増やす)こともできます。そこから差分を取り・・としていくとさらに特徴量が増えます。