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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17544v2
• Date: Sun, 21 Jan 2024 13:24:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 20:30:40.566292
• 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, Ali T. Koc, and Suleyman S. Kozat
• Abstract要約: 非定常性のため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を導入する。 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、合成およびよく知られた実生活データセット上で実証される。
• 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 introduce a novel ensemble approach for feature selection based on hierarchical stacking for non-stationarity and/or a limited number of samples with a 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 output of the model is updated using other algorithms in a hierarchical manner 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 well-known real-life datasets, providing significant scalable and stable performance improvements compared to the traditional methods and the state-of-the-art approaches. We also provide the source code of our approach to facilitate further research and replicability of our results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非定常性のための階層的積み重ねや,多数の特徴を有する限られたサンプル数に基づく特徴選択のための新しいアンサンブル手法を提案する。 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、モデルの出力は他のアルゴリズムを使って階層的に更新され、残りの機能は最小限に抑えられる。 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、合成およびよく知られた実生活データセット上で実証され、従来の方法や最先端のアプローチと比較して、スケーラブルで安定したパフォーマンス改善を提供する。 結果のさらなる研究と複製を容易にするために、私たちのアプローチのソースコードも提供します。

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