VB.netからC#で書かれた時系列予測（ＡＩ・機械学習）の処理を呼び出す・その６
目標としていた、時系列データからの予測が出来ました。
ものすごく嬉しいです。
では、ここから先は ML.net の実力を試してみたいと思います。
１日分の体重データが欠損していたら、予測値は出せるのでしょうか？
BodyWeight.CSVから、２０１９年１月２０日から２０１９年１月３１日までのデータを削除して実行してみます。
正常に予測値が出せました。
これは使い勝手が良さそうです。
今度はデータを重複させてみたいと思います。
２０１９年２月１日から２月１５日のデータを違う値で重複させて実行します。
正常に予測値が出せました。
つまり、ML.netの時系列予測を行う時、ある程度のデータ欠損やデータ重複があっても予測が可能なのです。
本当に毎日体重を計測してデータを作ったとしたら、旅行で計測出来ないこともあるし、朝と夜の２回測定することもあります。
学習をさせるために、データの欠損や重複を処理しなくても良さそうなので有り難いです。
次回、もう少し意地悪なデータで動作可能なのか、試してみたいと思います。
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