Oracle

Oracle は、Goで作ったシンプルな時系列未来予測アプリです。
過去の値から次の値を予測する小型ニューラルネット（回帰）を使います。

できること

• 1列の数値データ（CSV/テキスト）を読み込み
• 学習して未来の N ステップを予測
• 予測値と簡易95%レンジを表示
• ホールドアウト検証（MAE/RMSE/MAPE）
• JSON形式での結果出力
• 予測結果CSVの保存
• 学習済みモデルの保存/再利用（JSON）

実行方法

go run . -data data/sample.csv -steps 5 -lag 6 -hidden 12 -epochs 1800 -lr 0.008 -seed 42

ホールドアウト検証付き

go run . -data data/sample.csv -steps 5 -holdout 6

JSON出力 + CSV保存

go run . -data data/sample.csv -steps 5 -format json -out forecast.csv

モデル保存

go run . -data data/sample.csv -steps 5 -save-model model/oracle_v1.json

保存済みモデルで即予測（再学習なし）

go run . -data data/sample.csv -steps 8 -load-model model/oracle_v1.json -format json

入力データ形式

• 各行の「最初に解釈できる数値」を使用します
• 例:
  • 12.3
  • 2025-01-01, 12.3 （この場合は 2025 が読まれるため非推奨）
  • value のようなヘッダー行は自動でスキップされます

推奨は「1行1数値」です。

主なオプション

• -data: データファイルパス
• -steps: 何ステップ先まで予測するか
• -lag: 予測に使う過去点数
• -hidden: 隠れ層ユニット数
• -epochs: 学習反復回数
• -holdout: 末尾何点を検証用に使うか（0で無効）
• -lr: 学習率
• -seed: 乱数シード
• -format: text または json
• -out: 予測結果CSVの保存先（省略時は保存しない）
• -save-model: 学習済みモデルをJSON保存
• -load-model: 保存済みモデルJSONを読み込み（学習をスキップ）

-load-model を使う場合、-lag / -hidden / -epochs / -lr / -seed は読み込んだモデル値が優先されます。

テスト

go test ./...