Fugu-MT 論文翻訳(概要): TimeGym: Debugging for Time Series Modeling in Python

論文の概要: TimeGym: Debugging for Time Series Modeling in Python

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01404v1
Date: Tue, 4 May 2021 10:36:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-05 17:35:18.733628
Title: TimeGym: Debugging for Time Series Modeling in Python
Title（参考訳）: TimeGym: Pythonの時系列モデリングのためのデバッグ
Authors: Diogo Seca
Abstract要約: TimeGym Forecasting Toolkitは、時系列予測パイプラインのテストとデバッグのためのPythonライブラリである。私たちのライブラリは、予測モデルにテスト駆動開発アプローチを適用し、指定されたオーラクルを使用してノイズで人工データを生成することができます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce the TimeGym Forecasting Debugging Toolkit, a Python library for testing and debugging time series forecasting pipelines. TimeGym simplifies the testing forecasting pipeline by providing generic tests for forecasting pipelines fresh out of the box. These tests are based on common modeling challenges of time series. Our library enables forecasters to apply a Test-Driven Development approach to forecast modeling, using specified oracles to generate artificial data with noise.
Abstract（参考訳）: 時系列予測パイプラインのテストとデバッグを行うpythonライブラリであるtimegym forecasting debugging toolkitを紹介する。 TimeGymは、最初からパイプラインを予測するための一般的なテストを提供することで、テスト予測パイプラインを単純化する。これらのテストは時系列の一般的なモデリング課題に基づいている。このライブラリにより、予測者は、特定のオラクルを使用してノイズを伴う人工データを生成する、予測モデリングにテスト駆動開発アプローチを適用することができる。

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