javascriptを使って次に来る可能性が高い数を予測したいです

Question

例えば
2000年01月01日は10度
2000年01月02日は9度
・・・・・・・・・・・
2015年01月31日は13度
のように2015年までの1月の温度データを入力し、その中から来年の01月01日は何度と予測するようなシステムを作りたいです。平均ではなく予想です。
どのようにプログラムするのですか？俗に言う機械学習だと思うので難しいとは思いますが参考サイトがあれば知りたいです。
もしR言語でできるのであればR言語でも構いません。

回答ありがとうございます。
例えがよくありませんでした。
ランダムで出てくる数字を予測する、いわば乱数予測メーカーみたいなものだと思ってください。
例えば
1回目・・・0
2回目・・・3
3回目・・・7
といった具合です。

Answer 1

完全にランダムであれば、予想はできません。

気温のような時系列データの場合は、「過去数回の情報」によって「次の情報(気温)]が分かる…というような捉え方をすることがあります。手法はいろいろありますが、
・ ユニグラム・バイグラム の考え方 機械学習クソ素人の俺がプロダクトをリリースするまでの2ヶ月で覚えたこと (キーワード bi-gram, n-gram)
・ ARIMA モデル等 時系列解析_理論編
・HMM, CRF 等の「状態」と「出力」を考えるモデル (HMM が学びやすいかな)
等が、良く出てくる例でしょうか。(まだまだ、あります)
ARIMA モデルなどは、R で手軽に利用できます。詳しく知りたければコメント下さい。

微妙な偏りのあるデータなら、自分は n-gram か、HMM でモデル化しますね。

Comments

[退会済みユーザー]

回答ありあとうございます。
0~9までランダムで数字が出てきて、過去100回のデータに基づき101回目は何が来るか？といった具合です。

[takotakot]

繰り返しですが、完全にランダムは予測ができません。

偏りが少しでもあれば、予測は可能です。
bi-gram で予測してみてはいかがでしょうか。

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。多分なんとかなりそうです。

Answer 2

私はあまり詳しくはありませんがグループ化。細分化、パターン化など様々な方針があるように思えます。
例えば気温を例にすると月日ごとに頻出する温度などの情報をまず整理します。
次にそれを天気で細分化します。具体的には各月、各日付で天気の出現率を出すべきでしょう。
このことからこの天気(晴れや曇り、雨や雪など)になりやすく、その結果この温度になりやすいというようなデータができるのではないでしょうか。
予想対象の月日の天気、気温がどのようになるのか、以上のデータを使い予想することになるでしょう。
その際、重みをつける評価関数のようなものが必要になるのではないでしょうか。

Answer 3

まぁムリでしょうねｗ
どれくらいの確度が欲しいのかも分かりませんけどね。

何月何日は平均何度までしか出せないと思います。

気温って広く言えば天気、細かく言えば天気図と言うか、低気圧・高気圧の配置の関係で天気が決まったりするもんですよね。
データを細かく見られる気象予報士だって正確には当てられない物ですからね。

逆に言うと今度の１月１日の天気なんて予想できないんで、気温は天気に左右されるから予想なんてムリじゃないかな？って話です。

Comments

[landy77]

ごめんなさい、よく読んだら「数の予想がしたい」だけなんですね・・・
例として「気温」を出していただけでした・・・

無視してくださいｗ