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202011広島市中央卸売市場_広島県産小松菜の市場価格予測から見えたもの

bono
November 18, 2020

 202011広島市中央卸売市場_広島県産小松菜の市場価格予測から見えたもの

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  1. モチベーション • 政府統計情報や無料で得られるデータを使って、⾃分で Datasetを作り、機械学習したい • はじめ、衛星データの分析をしたいと考えていて、テーマを ⼀次産業(農業)に絞る →有意な解析ができず、テーブルデータで挑む Sentinel Hub

    EO Browserより作成 https://apps.sentinel- hub.com/eo-browser/ produced from ESA remote sensing data 「筆ポリゴンデータ」(農林⽔産省) をもとに作成 'Base map and data from OpenStreetMap and OpenStreetMap Foundation' 広島市の農地の区画情報(筆ポ リゴン)を表⽰ https://www.maff.go.jp/j/to kei/porigon/hudeporidl.html Sentinel-2 衛星データを⽤いて、 広島市(⼀部)のNDVIを表⽰
  2. モチベーション • 広島市は葉物野菜の都市近郊栽培が盛ん • 「広島近郊6⼤葉物野菜」(⼩松菜、サラダ⽔菜、 春菊、ほうれん草、パセリ、⻘ネギ)に⼒を⼊れ ている ※1 • 広島市中央卸売市場に出荷される⼩松菜はほぼ広

    島県産(たまに福岡県産も) • 広島県産⼩松菜の内、広島市産は54%(広島市中 央卸売市場の中央、東部合算データ(H29年)※2 ※1JAグループ広島&広島県ひろしま農業応援ガイド「23市町お役⽴ ちインフォ」http://hiroshima-nougyou.jp/area-info/hiroshima/ ※2公益社団法⼈広島市農林⽔産振興センターに電話にて確認。 広島市「”ひろしまそだち”紹介」 https://www.city.hiroshima.lg.jp/soshi ki/120/4888.html
  3. 説明変数(trend_survey) • tre_sur_ne︓⾷品価格動向調査(野菜)/ねぎの⼩売価格(円/kg) 調査品⽬のうち、⽬的変数に近しいものにほうれん草があったが、秋〜冬期のもので あったため、通年のデータがあるねぎを採⽤ 1週間毎のデータのため、原則1週間その価格が続いたものとして利⽤ 緊急事態宣⾔中 等で、1週間以上の期間が発⽣した場合も、直近データが続いたものとして利⽤する 農林⽔産省「⾷品価格動向調査(野菜)」 https://www.maff.go.jp/j/zyukyu/anpo/kouri/k_yasai/h22index.html 説明変数(cultivation)

    • k_term︓⼩松菜の栽培歴 • h_term︓ほうれん草の栽培歴 • m_term︓⽔菜の栽培歴 • s_term︓春菊の栽培歴 農林⽔産省「秋⽥県野菜栽培技術指針」 https://www.maff.go.jp/j/seisan/kankyo/hozen_type/h_sehi_kizyu n/aki3.html 品⽬別栽培⽅法中の各品⽬における栽培歴を 元に、各品⽬毎に1年を区分したtermを⽣成 (例)2019.2.20〜2019.4.30︓⽔菜の栽培 歴を⽔菜の第1termとする
  4. 説明変数(atm) • precipitation︓降⽔ 量の合計(mm) • daylight︓⽇照時間 (時間) • temperature︓平均 気温(℃)

    が使⽤した地点 気象庁「過去の気象データ・ダウンロード」 https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/ind ex.php#
  5. モデル(LightGBM) • 今回は単⼀モデルで学習を⾏った • NNは今回試さなかった • GDBTのあたりがよかった • パラメータサーチは⼿動 trainデータ RMSE

    = 13.11 testデータ  RMSE = 74.77 最初はtestデータのRMSEが100を超えていたが、LightGBMの採⽤、広島市役所経済観光 局農林⽔産部農政課の⽅のアドバイスを参考に、オープンデータから⼊⼿可能な⾷品価格動 向調査や栽培歴の説明変数を追加したことによりスコアが改善した • 広島市の⼩松菜の⽣産者は⼩松菜を ベースに他の葉物野菜も栽培してい る場合もある 季節ごとの栽培期間 を勘案するとよいかもしれない • 外⾷・中⾷/⼩売向けで規格・単価 が変わる
  6. Null Importance • tre_sur_ne • day dayofweek • trend_v •

    s_term k_term 市場や栽培歴、トレンドなど、 ドメイン知識もやはり重要 • daylight,temperature 気象条件も相関に違いが • all_val,k_am 価格と量は外せない関係