論文の概要: Forecasting with Hyper-Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07836v2
• Date: Fri, 17 May 2024 14:26:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 11:55:15.370605
• Title: Forecasting with Hyper-Trees
• Title（参考訳）: Hyper-Trees による予測
• Authors: Alexander März, Kashif Rasul,
• Abstract要約: ハイパートレーは、ターゲット時系列モデルのパラメータを学習するために設計されている。 対象とする時系列モデルのパラメータを特徴に関連付けることで、Hyper-Treesはパラメータ非定常性の問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.72190208487953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the concept of Hyper-Trees and offers a new direction in applying tree-based models to time series data. Unlike conventional applications of decision trees that forecast time series directly, Hyper-Trees are designed to learn the parameters of a target time series model. Our framework leverages the gradient-based nature of boosted trees, which allows us to extend the concept of Hyper-Networks to Hyper-Trees and to induce a time-series inductive bias to tree models. By relating the parameters of a target time series model to features, Hyper-Trees address the issue of parameter non-stationarity and enable tree-based forecasts to extend beyond their training range. With our research, we aim to explore the effectiveness of Hyper-Trees across various forecasting scenarios and to extend the application of gradient boosted decision trees outside their conventional use in time series modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Hyper-Treesの概念を紹介し,時系列データにツリーモデルを適用するための新たな方向性を提案する。 時系列を直接予測する従来の決定木とは異なり、ハイパートレーは対象時系列モデルのパラメータを学習するために設計されている。 このフレームワークは,木を増木する勾配に基づく性質を活用し,ハイパーネットワークの概念をハイパートレーに拡張し,木モデルに時系列帰納バイアスを誘導する。 対象とする時系列モデルのパラメータを特徴に関連付けることで、Hyper-Treesはパラメータ非定常性の問題に対処し、ツリーベースの予測がトレーニング範囲を超えて拡張できるようにする。 本研究では,様々な予測シナリオにまたがるハイパートレーの効果について検討し,時系列モデリングにおける従来の利用以外での勾配向上決定木の適用を拡大することを目的とする。

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