論文の概要: AutoGluon-TimeSeries: AutoML for Probabilistic Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05566v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 13:28:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 12:30:29.007598
• Title: AutoGluon-TimeSeries: AutoML for Probabilistic Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: AutoGluon-TimeSeries:確率的時系列予測のためのAutoML
• Authors: Oleksandr Shchur, Caner Turkmen, Nick Erickson, Huibin Shen, Alexander Shirkov, Tony Hu, Yuyang Wang
• Abstract要約: AutoGluon-TimeSeriesは、確率的時系列予測のためのオープンソースのAutoMLライブラリである。 3行のPythonコードで正確なポイントと量子予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.14147131520556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce AutoGluon-TimeSeries - an open-source AutoML library for probabilistic time series forecasting. Focused on ease of use and robustness, AutoGluon-TimeSeries enables users to generate accurate point and quantile forecasts with just 3 lines of Python code. Built on the design philosophy of AutoGluon, AutoGluon-TimeSeries leverages ensembles of diverse forecasting models to deliver high accuracy within a short training time. AutoGluon-TimeSeries combines both conventional statistical models, machine-learning based forecasting approaches, and ensembling techniques. In our evaluation on 29 benchmark datasets, AutoGluon-TimeSeries demonstrates strong empirical performance, outperforming a range of forecasting methods in terms of both point and quantile forecast accuracy, and often even improving upon the best-in-hindsight combination of prior methods.
• Abstract（参考訳）: 確率的時系列予測のためのオープンソースのAutoMLライブラリであるAutoGluon-TimeSeriesを紹介する。 使いやすさと堅牢性を重視したAutoGluon-TimeSeriesでは,Pythonコードのたった3行で,正確なポイントと定量予測を生成することができる。 AutoGluonの設計哲学に基づいて構築されたAutoGluon-TimeSeriesは、さまざまな予測モデルのアンサンブルを活用して、短時間のトレーニング時間内に高い精度を提供する。 AutoGluon-TimeSeriesは、従来の統計モデル、機械学習ベースの予測アプローチ、およびアンサンブルテクニックを組み合わせたものだ。 29のベンチマークデータセットに対する評価では、AutoGluon-TimeSeriesは強力な経験的性能を示し、点数と定量値の両方の予測精度において、様々な予測手法を上回り、多くの場合、先行手法の最も目に見える組み合わせを改善する。

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