論文の概要: TSPP: A Unified Benchmarking Tool for Time-series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17100v2
• Date: Mon, 8 Jan 2024 16:04:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 21:35:35.448056
• Title: TSPP: A Unified Benchmarking Tool for Time-series Forecasting
• Title（参考訳）: TSPP: 時系列予測のための統一ベンチマークツール
• Authors: Jan B\k{a}czek, Dmytro Zhylko, Gilberto Titericz, Sajad Darabi, Jean-Francois Puget, Izzy Putterman, Dawid Majchrowski, Anmol Gupta, Kyle Kranen, Pawel Morkisz
• Abstract要約: 本稿では,時系列予測モデルの開発に係わる重要なモデリングと機械学習の決定を明らかにする,統一的なベンチマークフレームワークを提案する。 このフレームワークは、モデルとデータセットのシームレスな統合を促進し、実践者と研究者の両方が開発作業を支援する。 このフレームワーク内で最近提案されたモデルをベンチマークし、最小限の努力で注意深く実装されたディープラーニングモデルは、勾配決定木に匹敵する可能性があることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5415344166235534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While machine learning has witnessed significant advancements, the emphasis has largely been on data acquisition and model creation. However, achieving a comprehensive assessment of machine learning solutions in real-world settings necessitates standardization throughout the entire pipeline. This need is particularly acute in time series forecasting, where diverse settings impede meaningful comparisons between various methods. To bridge this gap, we propose a unified benchmarking framework that exposes the crucial modelling and machine learning decisions involved in developing time series forecasting models. This framework fosters seamless integration of models and datasets, aiding both practitioners and researchers in their development efforts. We benchmark recently proposed models within this framework, demonstrating that carefully implemented deep learning models with minimal effort can rival gradient-boosting decision trees requiring extensive feature engineering and expert knowledge.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は大きな進歩を見せている一方、データ取得とモデル生成に重点を置いている。 しかし、現実世界の設定で機械学習ソリューションを総合的に評価するためには、パイプライン全体の標準化が必要である。 このニーズは時系列予測において特に深刻であり、多様な設定が様々な方法間の有意義な比較を妨げる。 このギャップを埋めるために、時系列予測モデルの開発に関わる重要なモデリングと機械学習の決定を明らかにする統一ベンチマークフレームワークを提案する。 このフレームワークはモデルとデータセットのシームレスな統合を促進し、実践者と研究者の両方の開発を支援します。 このフレームワークで最近提案されたモデルをベンチマークし、最小限の労力で慎重に実装されたディープラーニングモデルが、広範な機能工学と専門知識を必要とする勾配ブースト決定木に匹敵することを示した。

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