論文の概要: Two-Step Meta-Learning for Time-Series Forecasting Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10545v2
• Date: Fri, 15 Apr 2022 10:07:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 05:41:01.534323
• Title: Two-Step Meta-Learning for Time-Series Forecasting Ensemble
• Title（参考訳）: 時系列予測アンサンブルのための2段階メタラーニング
• Authors: Evaldas Vaiciukynas, Paulius Danenas, Vilius Kontrimas, Rimantas Butleris
• Abstract要約: いくつかのメソッドのアンサンブルを使用した予測は、しばしば妥協と見なされる。 メタラーニングを用いてこれらの側面を適応的に予測することを提案する。 提案手法は12561マイクロ・エコノミック・タイムシリーズで試験された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1278903078792915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Amounts of historical data collected increase and business intelligence applicability with automatic forecasting of time series are in high demand. While no single time series modeling method is universal to all types of dynamics, forecasting using an ensemble of several methods is often seen as a compromise. Instead of fixing ensemble diversity and size, we propose to predict these aspects adaptively using meta-learning. Meta-learning here considers two separate random forest regression models, built on 390 time-series features, to rank 22 univariate forecasting methods and recommend ensemble size. The forecasting ensemble is consequently formed from methods ranked as the best, and forecasts are pooled using either simple or weighted average (with a weight corresponding to reciprocal rank). The proposed approach was tested on 12561 micro-economic time-series (expanded to 38633 for various forecasting horizons) of M4 competition where meta-learning outperformed Theta and Comb benchmarks by relative forecasting errors for all data types and horizons. Best overall results were achieved by weighted pooling with a symmetric mean absolute percentage error of 9.21% versus 11.05% obtained using the Theta method.
• Abstract（参考訳）: 収集された履歴データの量と時系列の自動予測によるビジネスインテリジェンスの適用性は高い需要である。 時系列モデリング手法はあらゆる種類の力学に普遍的ではないが、いくつかの手法のアンサンブルを用いた予測は妥協と見なされることが多い。 アンサンブルの多様性とサイズを修正する代わりに,メタラーニングを用いてこれらの側面を適応的に予測することを提案する。 メタラーニングでは、390の時系列特徴に基づいて構築された2つの異なるランダム森林回帰モデルを検討し、22の単変量予測手法をランク付けし、アンサンブルサイズを推奨している。 その結果、予測アンサンブルは最高ランクの方法から形成され、単純または重み付け平均(相互のランクに対応する重み付き)を用いて予測をプールする。 提案手法は,M4コンペティションの12561マイクロエコノミック時系列(様々な予測地平線について38633まで拡張)で検証され,メタラーニングは全データタイプと地平線に対する相対予測誤差により,ThetaとCombベンチマークを上回った。 Theta法を用いて得られた11.05%に対して、対称平均絶対パーセンテージ誤差9.21%の重み付きプールにより、最もよい結果が得られた。

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