論文の概要: EasyTime: Time Series Forecasting Made Easy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17603v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 14:22:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:40.774053
• Title: EasyTime: Time Series Forecasting Made Easy
• Title（参考訳）: EasyTime: 時系列の予測が簡単になった
• Authors: Xiangfei Qiu, Xiuwen Li, Ruiyang Pang, Zhicheng Pan, Xingjian Wu, Liu Yang, Jilin Hu, Yang Shu, Xuesong Lu, Chengcheng Yang, Chenjuan Guo, Aoying Zhou, Christian S. Jensen, Bin Yang,
• Abstract要約: 時系列予測の使用を簡略化するためにEasyTimeをどのように利用できるかを示す。 EasyTimeは、新しい予測方法のワンクリック評価を可能にする。 予測手法を組み合わせることで予測精度を向上する自動アンサンブルモジュールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.66163191201942
• License:
• Abstract: Time series forecasting has important applications across diverse domains. EasyTime, the system we demonstrate, facilitates easy use of time-series forecasting methods by researchers and practitioners alike. First, EasyTime enables one-click evaluation, enabling researchers to evaluate new forecasting methods using the suite of diverse time series datasets collected in the preexisting time series forecasting benchmark (TFB). This is achieved by leveraging TFB's flexible and consistent evaluation pipeline. Second, when practitioners must perform forecasting on a new dataset, a nontrivial first step is often to find an appropriate forecasting method. EasyTime provides an Automated Ensemble module that combines the promising forecasting methods to yield superior forecasting accuracy compared to individual methods. Third, EasyTime offers a natural language Q&A module leveraging large language models. Given a question like "Which method is best for long term forecasting on time series with strong seasonality?", EasyTime converts the question into SQL queries on the database of results obtained by TFB and then returns an answer in natural language and charts. By demonstrating EasyTime, we intend to show how it is possible to simplify the use of time series forecasting and to offer better support for the development of new generations of time series forecasting methods.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は様々な領域にまたがって重要な応用がある。 EasyTimeは,研究者や実践者などによる時系列予測手法の活用を容易にするシステムである。 まず、EasyTimeはワンクリック評価を可能にし、既存の時系列予測ベンチマーク(TFB)で収集された多様な時系列データセットのスイートを使用して、研究者が新しい予測方法を評価することができる。 これはTFBのフレキシブルで一貫した評価パイプラインを活用することで実現される。 第二に、実践者が新しいデータセットで予測を実行しなければならない場合、非自明な最初のステップは、しばしば適切な予測方法を見つけることである。 EasyTimeは、予測メソッドを結合した自動アンサンブルモジュールを提供し、個々のメソッドと比較して予測精度が優れている。 第三にEasyTimeは、大きな言語モデルを活用した自然言語Q&Aモジュールを提供する。 Which method is best for long term forecasting on time series with strong seasonality?, EasyTime is converts the question on the database of results by TFB then return an answer in natural language and charts。 EasyTimeを実演することで、時系列予測の利用をシンプルにし、新しい世代の時系列予測手法の開発により良いサポートを提供することができるかを示す。

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