https://frasco.io/why-you-should-stop-using-git-rebase-535fa30d7e25
Statistical and Machine Learning forecasting methods: Concerns and ways forward
Machine Learning (ML) methods have been proposed in the academic literature as alternatives to statistical ones for time series forecasting. Yet, scant evidence is available about their relative performance in terms of accuracy and computational requirements. The purpose of this paper is to evaluate such performance across multiple forecasting horizons using a large subset of 1045 monthly time ser
一般的ãªæ™‚系列ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚°ï¼†äºˆæ¸¬ã«ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ç³»ã®æ‰‹æ³•ã‚ˆã‚Šã‚‚å¤å…¸çš„ãªè¨ˆé‡æ™‚系列分æžã®æ–¹ãŒå‘ã„ã¦ã„ã‚‹ç†ç”±ã‚’考ãˆã¦ã¿ãŸï¼ˆè¿½è¨˜ã‚り） - 渋谷駅å‰ã§åƒãデータサイエンティストã®ãƒ–ãƒã‚°
ã“ã®è¨˜äº‹ã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®@icoxfog417ã•ã‚“ã«ã‚ˆã‚‹å•é¡Œæèµ·ã«åˆã‚ã›ãŸã¡ã‚‡ã£ã¨ã—ãŸå®Ÿé¨“ã‚’ã¾ã¨ã‚ãŸã‚‚ã®ã§ã™ã€‚ 時系列予測ã®å•é¡Œã«ãŠã„ã¦ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚ˆã‚Šæ—¢å˜ã®çµ±è¨ˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«(ARMAモデルãªã©)ã®æ–¹ãŒäºˆæ¸¬ç²¾åº¦ã«ãŠã„ã¦å„ªè‰¯ãªçµæžœãŒå‡ºã‚‹ã¨ã„ã†ç ”究。データã¸ã®é©åˆ=予測精度ã®å‘上ã§ã¯ãªã„ã“ã¨ã‚‚実験ã§ç¤ºã—ã¦ã„る。機械å¦ç¿’ã®ç ”究ã§ã¯çµ±è¨ˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¨ã®æ¯”較も入れるã¹ãã¨ã„ã†æ言をã—ã¦ã„る。 https://t.co/jboGhYSX6E— piqcy (@icoxfog417) September 16, 2019 ã“ã®ç‚¹ã«ã¤ã„ã¦åƒ•ã¯ã“ã‚“ãªã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã‚’ã—ãŸã®ã§ã™ãŒã€‚ ã ã„ã¶ä»¥å‰ã‹ã‚‰ã€Œä¸€èˆ¬çš„ãªæ™‚系列データ予測ã®å•é¡Œã¯å˜ä½æ ¹éŽç¨‹ã‚„å£ç¯€èª¿æ•´ãªã©éžå®šå¸¸éŽç¨‹ã¨ã®æˆ¦ã„ãªã®ã§ã€æœ¬è³ªçš„ã«å®šå¸¸éŽç¨‹ã‚’想定ã™ã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’手法ã§ã®äºˆæ¸¬ã¯è¨ˆé‡æ™‚系列分æžãªã©éžå®šå¸¸éŽç¨‹ã‚‚考慮ã—ãŸå¤å…¸çš„ãªãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã«ã‚ˆã‚‹äºˆæ¸¬ã«ã¯åŠã°ãªã„ã€ã¨è¨€ã„続ã‘ã¦ããŸã‘ã©ã€ã‚„ã£
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