論文の概要: Hierarchical Ensemble-Based Feature Selection for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17544v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 16:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 19:06:58.169859
• Title: Hierarchical Ensemble-Based Feature Selection for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための階層型アンサンブル型特徴選択
• Authors: Aysin Tumay, Mustafa E. Aydin, and Suleyman S. Kozat
• Abstract要約: 階層的積み重ねに基づく特徴選択のための新しいアンサンブル手法について検討する。 当社のアプローチでは,階層構造を用いた機能間の共依存を利用しています。 このアプローチの有効性は、合成データセットと実生活データセットで実証される。
• 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: We study a novel ensemble approach for feature selection based on hierarchical stacking in cases of non-stationarity and limited number of samples with large number of features. Our approach exploits the co-dependency between features using a hierarchical structure. Initially, a machine learning model is trained using a subset of features, and then the model's output is updated using another algorithm with the remaining features to minimize the target loss. This hierarchical structure allows for flexible depth and feature selection. By exploiting feature co-dependency hierarchically, our proposed approach overcomes the limitations of traditional feature selection methods and feature importance scores. The effectiveness of the approach is demonstrated on synthetic and real-life datasets, indicating improved performance with scalability and stability compared to the traditional methods and state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 非定常な場合の階層的積み重ねに基づく特徴選択のための新しいアンサンブルアプローチと多数の特徴を持つ限られたサンプル数について検討する。 このアプローチでは,階層構造を用いた機能間の相互依存を利用する。 当初、機械学習モデルは機能のサブセットを使用してトレーニングされ、その後、残りの機能を持つ別のアルゴリズムを使用してモデルの出力が更新され、ターゲット損失を最小限に抑える。 この階層構造は柔軟な深さと特徴選択を可能にする。 機能共依存を階層的に活用することにより,提案手法は従来の特徴選択手法と特徴重要点の限界を克服する。 このアプローチの有効性は、従来の手法や最先端のアプローチと比較して、スケーラビリティと安定性によるパフォーマンスの向上を示す合成および実生活データセット上で実証されている。

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