リリースノート ver 3.5.9
4/17のアップデートでは、休日情報抽出カードが使えるようになりました。このカードで祝日、土日を含む休日を1、それ以外を0とするようなフラグを立てられるようになりました。これにより、休日と平日で値が異なるようなデータ（例：需要予測）に対して精度を高められるようになりました。
また、Node-AI Academy（仮）というNode-AIと一緒に時系列データ分析を学べるコンテンツを公開しています。まだまだコンテンツ数は少ないですが、ランディングページ上部の「学習コンテンツ」から利用できます。
現在は評価指標（MAE、RMSE、相関係数）を中心に解説していますので、ぜひご確認ください。
さて、ここからは休日情報抽出カードを実際に使ってみます。
使い方は非常に簡単で、まずデータを繋いで…
休日情報を接続し、国を選んで実行するだけです。国は現在日本とチュートリアルのデータがあるアメリカ、中国、ベルギー、オーストラリアの休日を入れることができます。
実行すると、以下のように時刻の列名_国_holidayというカラムが新たに追加されます。この時休みの日は１、そうでない日は０となります。
使い方は簡単ですね。実際に休日カラムがある場合とない場合で予測精度がどれくらい違うか比較してみます。クイックスタートのシェアサイクルの需要予測の例に対して、休日情報抽出を利用してみます。結果を実験管理から確認すると以下のようになります。
MAE（平均絶対値誤差、０に近いほど誤差が小さい）を比較すると、休日情報を追加した場合の方のMAEが75.26、追加しない場合が75.82と誤差が小さくなっています。したがって休日情報を入れたことで精度が上がったと考えられます。
需要予測系の休日が重要なデータに対してはこの機能をぜひ使ってみてください！
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