Fugu-MT 論文翻訳(概要): Selecting time-series hyperparameters with the artificial jackknife

論文の概要: Selecting time-series hyperparameters with the artificial jackknife

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04697v4
Date: Sat, 15 Jan 2022 20:26:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-02 02:30:48.399821
Title: Selecting time-series hyperparameters with the artificial jackknife
Title（参考訳）: 人工jackknifeを用いた時系列ハイパーパラメータの選択
Authors: Filippo Pellegrino
Abstract要約: 私はそれをArtificial delete-d$ jackknifeと呼び、このアプローチが古典的な削除ステップを架空の削除に置き換えていることを強調します。この手順はデータの順序をそのままに保ち、時系列とのプレーンな互換性を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This article proposes a generalisation of the delete-$d$ jackknife to solve hyperparameter selection problems for time series. I call it artificial delete-$d$ jackknife to stress that this approach substitutes the classic removal step with a fictitious deletion, wherein observed datapoints are replaced with artificial missing values. This procedure keeps the data order intact and allows plain compatibility with time series. This manuscript shows a simple illustration in which it is applied to regulate high-dimensional elastic-net vector autoregressive moving average (VARMA) models.
Abstract（参考訳）: 本稿では、時系列のハイパーパラメータ選択問題を解決するために、delete-$d$ jackknifeの一般化を提案する。私はこれをartificial delete-$d$ jackknifeと呼び、このアプローチは古典的な削除ステップを架空の削除に置き換え、観察されたデータポイントを人工的な欠落値に置き換える、と強調します。この手順はデータの順序をそのままにし、時系列と素直に互換性を持たせる。この原稿は、高次元弾性ネットベクトル自己回帰移動平均(VARMA)モデルを制御するための簡単な図解である。

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