気象実績と、関西電力の使用量という現実のデータでランダムフォレストで予測をやってみた前回の結果をもとに、もう少し精度があがらないかやってみます。
前回のおさらいと残った課題
前回の結果はこちらです。
あまり、良い結果ではありませんでした。
そこで、今回は
- 1年間のデータではなく夏場だけのデータで学習させる
- 重要度の低かった降水量などの特徴量を省く
という対策を施して、再チャレンジします。
今回やってみたこと
データを2016年から2018年の6月から9月（夏場だけのデータ）にしました。
気象データダウンロードで、期間を選べば一発でおとせます。
４か月×３で丁度１２月（1年分）です。
ほんとは、12年分の7月度でやった方がよいのかもしれないですが、まあ、あまり変わらないだろうという判断で（手抜き・・）しました。
それにあわせて、関西電力のデータも該当する期間分おとしなおしました。
データをまとめる方法は、以下の記事のとおりです。
特徴量を増減させながらやってみます
ベースにするソースはほぼ前回と同じです。
学習データのCSVファイルの名前と、ドロップする列のヘダー名の変更だけです。
sk_rf_summer_kansai.py
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import r2_score # 学習データCSVファイル読み込み df_train_all = pd.read_csv('train_summer_kanden.csv') # 最大電力量を目的変数（ターゲット）にする y_train = df_train_all[u'電力量（最大）'].values.tolist() # 不要な列を切り落として説明変数にする data_train = df_train_all.drop( [u'年月日', u'電力量（最大）', u'降水量の合計(mm)', u'電力量（最小）', u'平均風速(m/s)'], axis=1) x_train = data_train.values.tolist() # テスト用データCSV読み込み df_test_all = pd.read_csv('test_kanden.csv') # 最大電力量を目的変数（ターゲット）にする y_test = df_test_all[u'電力量（最大）'].values.tolist() # 不要な列を切り落として説明変数にする data_test = df_test_all.drop( [u'年月日', u'電力量（最大）', u'降水量の合計(mm)', u'電力量（最小）', u'平均風速(m/s)'], axis=1) x_test = data_test.values.tolist() # ランダムフォレスト回帰オブジェクト生成 rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=100) # 学習の実行 rfr.fit(x_train, y_train) # テストデータで予測実行 predict_y = rfr.predict(x_test) # R2決定係数で評価 r2_score = r2_score(y_test, predict_y) print(r2_score) # 特徴量の重要度を取得 feature = rfr.feature_importances_ # 特徴量の名前ラベルを取得 label = data_train.columns[0:] # 特徴量の重要度順（降順）に並べて表示 indices = np.argsort(feature)[::-1] for i in range(len(feature)): print(str(i + 1) + " " + str(label[indices[i]]) + " " + str(feature[indices[i]])) # 最大電力量の実績と予測値の比較グラフ plt.subplot(121, facecolor='white') plt.title('7月の電力量') plt_label = [i for i in range(1, 32)] plt.plot(plt_label, y_test, color='blue') plt.plot(plt_label, predict_y, color='red') # 特徴量の重要度の棒グラフ plt.subplot(122, facecolor='white') plt.title('特徴量の重要度') plt.bar( range( len(feature)), feature[indices], color='blue', align='center') plt.xticks(range(len(feature)), label[indices], rotation=45) plt.xlim([-1, len(feature)]) plt.tight_layout() # グラフの表示 plt.show()
前回とほぼ同じなので、ソースの補足はしません。
特徴量を入れ替えながら、いろいろ試した結果だけを書いていきます
特徴量を入れ替えてみた結果など
まず、降水量のみはぶいてみました。
決定係数は、0.4861939505909959 でした。
次に平均湿度を省いてみます。
決定係数は0.39635172053967527、
下がってしまいました。
今度は、最低気温と最高気温だけにしてみます。
決定係数は0.5295154777376303。
今まででで一番高くなりました。
最後に。
説明変数に「最小電力量」を追加してやってみます。
ドロップ列は「[u'年月日', u'電力量（最大）', u'降水量の合計(mm)', u'平均湿度(％)', u'平均風速(m/s)']」てな感じになります。
決定係数は0.5985709419346581です。
今回、一番成績のよかったものがこれです。
グラフだと、かなり予測できてる感じになりました。
おそらく、学習データの期間をもっと絞り込んで過去のさかのぼり年数を増やすとか、電力消費に影響をあたえそうなほかの要素（例えば、平日・休日フラグとか）を付け加えていくと、もう少し精度があげられるかな？という気はしましたが、今回はこのへんでとめておきます。
ではでは。