論文の概要: Can time series forecasting be automated? A benchmark and analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16445v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 12:54:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 17:16:18.455560
• Title: Can time series forecasting be automated? A benchmark and analysis
• Title（参考訳）: 時系列予測は自動化できるか?ベンチマークと分析
• Authors: Anvitha Thirthapura Sreedhara,
• Abstract要約: 時系列予測は、金融、医療、気象など様々な分野において重要な役割を担っている。 与えられたデータセットに対して最適な予測方法を選択するタスクは、データパターンや特徴の多様性による複雑なタスクである。 本研究では,幅広いデータセットを対象とした時系列予測手法の評価とランキングのための総合ベンチマークを提案する。
• 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: In the field of machine learning and artificial intelligence, time series forecasting plays a pivotal role across various domains such as finance, healthcare, and weather. However, the task of selecting the most suitable forecasting method for a given dataset is a complex task due to the diversity of data patterns and characteristics. This research aims to address this challenge by proposing a comprehensive benchmark for evaluating and ranking time series forecasting methods across a wide range of datasets. This study investigates the comparative performance of many methods from two prominent time series forecasting frameworks, AutoGluon-Timeseries, and sktime to shed light on their applicability in different real-world scenarios. This research contributes to the field of time series forecasting by providing a robust benchmarking methodology and facilitating informed decision-making when choosing forecasting methods for achieving optimal prediction.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と人工知能の分野では、時系列予測は金融、医療、気象といった様々な分野において重要な役割を担っている。 しかし、与えられたデータセットに対して最適な予測方法を選択するタスクは、データパターンや特徴の多様性のために複雑なタスクである。 本研究は,幅広いデータセットを対象とした時系列予測手法の評価とランキングのための総合ベンチマークを提案することにより,この問題に対処することを目的とする。 本研究では,2つの著名な時系列予測フレームワークであるAutoGluon-Timeseriesとsktimeから得られた多くの手法の比較性能について検討した。 本研究は,厳密なベンチマーク手法を提供することにより時系列予測の分野に寄与し,最適予測を達成するための予測方法を選択する際の情報決定を容易にする。

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