ベースライン予測・とは？初心者でも分かる基礎解説と実例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

ベースライン予測・とは？

ベースライン予測はデータ分析の世界で最も基本的な予測のひとつです 将来の値を決めるための土台となる考え方 です。まずは過去のデータを使って 単純な予測値 を作り、そこからどれだけずれているかを確認します。難しいモデルを使う前にこの基礎を理解しておくと、後で出てくる複雑な手法がぐっと分かりやすくなります。

なぜベースライン予測が大切なのか

なぜ大切かというと、いきなり複雑なモデルを使うより先に 基準となる予測値 を決めることで、予測の正しさを判断しやすくなるからです。ベースラインがうまく機能していれば、それ以上の性能を出すモデルを探すべき指針にもなります。

代表的なベースラインの種類

代表的な方法には次のようなものがあります。過去のデータの平均を使う方法 未来の値を過去の平均で予測するのが基本です。別の方法として 直近の値をそのまま予測値とする方法 があります。状況に応じて使い分けます。

具体例で考える

例としてある商品の日次売上データがあるとします。過去5日間の売上が 100, 110, 105, 115, 120 だとします。このときの平均は 110 です。したがって次の日のベースライン予測は 110 になります。実際の翌日が 118 だった場合、予測との誤差は 8 です。もし過去のデータが減っていく傾向なら直近の値を使う方が良いこともあります。こうした誤差を計測する指標として 平均絶対誤差 や 二乗平均平方根誤差 などがよく使われます。

評価指標の基本

評価指標とは予測がどれだけ正しかったかを数値で表す指標です。代表的なものには以下のようなものがあります。平均絶対誤差は予測と実測の差の絶対値の平均、RMSE は差の二乗平均平方根、MAPE は平均絶対誤差を実測値の割合で表したものです。これらを使ってベースラインの強さを定性的にも定量的にも評価します。

実務での使い方の流れ

実務では次のような流れで進めます。まずデータを整理し、過去の値を基にベースラインを作ります。次に予測値と実測値の差を計算し、誤差を指標で表します。最後に誤差が許容範囲内かを判断し、必要に応じてモデルの改善を検討します。ベースラインは比較の基準なので、他の予測モデルを評価する際の基準線としても重要です。

表で見るベースラインのまとめ

点	説明
定義	過去データを使って次の値を予測する基準値
代表的方法	平均値ベースライン直近値ベースライン
評価指標	平均絶対誤差 RMSE MAPE

注意点とよくある誤解

ベースラインが必ず最適とは限らない という点を覚えておきましょう。データが急に大きく変化する場合には古いデータに基づくベースラインはすぐに崩れます。そうしたときは 最新の情報を取り入れる工夫 が必要です。モデルを選ぶ際には 単純さと精度のバランス を意識しましょう。

まとめ

ベースライン予測は予測の世界の土台となる考え方です。まずは過去データの平均や直近値を使ってシンプルな予測を作り、その誤差を理解することから始めましょう。これを土台にしてより高度な予測モデルへとステップアップすることができます。

ベースライン予測の同意語

基準予測: 分析や評価の基準として用いられる予測。新しいモデルの性能を比較する際の基準となる予測です。
基準モデルの予測: ベースラインとして使われる、事前に定義された基準モデルが出す予測。単純な比較対象として機能します。
初期予測: 研究や開発の初期段階で出される予測。後の評価の基準として用いられることが多いです。
標準予測: 特別な改善を加えず、標準的な方法で得られる予測です。最も基本的な予測といえます。
参照予測: 他のモデルや手法と比較するための参照として用意する予測です。
デフォルト予測: 設定を最小限にして出す予測。初期条件やデフォルトの値に基づく予測です。
ベースライン推定: 基準値を推定することを目的とした推定。基準値を決めるためのベースラインとして使われます。
基準値予測: 基準となる値を予測することを意味する表現です。評価の基準として機能します。
初期値予測: データの初期条件値から算出される予測。時系列のベースラインとして用いられることがあります。
基準ライン予測: 基準となるライン（基準値の線）に沿って行われる予測です。単純な比較用の表現として使われます。
参考予測: 実務や研究で、比較対象として用いられる参考の予測です。
参照ライン予測: 参照ラインに基づく予測。評価や比較の基準として使われます。

ベースライン予測の対義語・反対語

最先端予測モデル: ベースライン予測の対義語として、データ量や特徴量の豊富さを活かして高精度を狙う、最新の予測モデルのこと。例えば深層学習や高度な機械学習を用いるケース。
複雑な予測モデル: 単純な平均や直近値などのベースラインに対して、複数の特徴量と高度なアルゴリズムを組み合わせた予測モデル。
高度な機械学習モデル: 勾配ブースティング、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなど、ベースラインを超える性能を目指す手法。
動的・更新型予測モデル: 時間とともに更新される予測。ベースラインは静的な基準のことが多いが、動的モデルは新しいデータで再評価する。
実測データ依存の予測: 過去の平均などに頼らず、最新の実測データを直接使って予測するアプローチ。
データ駆動型予測: ルールベースや仮説ベースではなく、データの統計的パターンを学習して予測する手法。
アンサンブル予測: 複数のモデルを組み合わせて予測する方法。ベースラインの単純さを超え、安定性と精度を高めるのが狙い。