論文の概要: HierarchicalForecast: A Reference Framework for Hierarchical Forecasting in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03517v6
• Date: Thu, 10 Oct 2024 15:16:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:29:59.872624
• Title: HierarchicalForecast: A Reference Framework for Hierarchical Forecasting in Python
• Title（参考訳）: HierarchicalForecast: Pythonの階層的な予測のための参照フレームワーク
• Authors: Kin G. Olivares, Azul Garza, David Luo, Cristian Challú, Max Mergenthaler, Souhaib Ben Taieb, Shanika L. Wickramasuriya, Artur Dubrawski,
• Abstract要約: HierarchicalForecastライブラリには、公開データセット、評価メトリクス、統計ベースラインモデルのセットが含まれている。 当社のPythonベースの参照フレームワークは,統計的・計量的モデリングと機械学習予測研究のギャップを埋めることを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.880133830514609
• License:
• Abstract: Large collections of time series data are commonly organized into structures with different levels of aggregation; examples include product and geographical groupings. It is often important to ensure that the forecasts are coherent so that the predicted values at disaggregate levels add up to the aggregate forecast. The growing interest of the Machine Learning community in hierarchical forecasting systems indicates that we are in a propitious moment to ensure that scientific endeavors are grounded on sound baselines. For this reason, we put forward the HierarchicalForecast library, which contains preprocessed publicly available datasets, evaluation metrics, and a compiled set of statistical baseline models. Our Python-based reference framework aims to bridge the gap between statistical and econometric modeling, and Machine Learning forecasting research. Code and documentation are available in https://github.com/Nixtla/hierarchicalforecast.
• Abstract（参考訳）: 時系列データの大規模な収集は、一般的に異なるレベルの集約構造に分類される。 予測がコヒーレントであることを保証することは、しばしば重要であり、非凝集レベルの予測値が集計予測に加算される。 階層的な予測システムにおける機械学習コミュニティの関心の高まりは、科学的努力が音のベースラインに根ざされていることを確実にするために、私たちは提案的な瞬間にあることを示している。 このため、我々はHierarchicalForecastライブラリを提出した。このライブラリには、公開データセット、評価指標、統計ベースラインモデルのコンパイルされたセットが含まれている。 当社のPythonベースの参照フレームワークは,統計的・計量的モデリングと機械学習予測研究のギャップを埋めることを目的としています。 コードとドキュメントはhttps://github.com/Nixtla/hierarchicalforecast.comで公開されている。

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