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機械学習手法
時系列解析における機械学習手法をまとめる.
時系列解析 #まとめ編
機械学習 #まとめ編
統計モデルでは、「ある確率過程」を仮定したモデルを構築したが、機械学習を
用いた手法では、「背後にある確率過程」を仮定しない場合が多い.
代わりに、分類ラベルなど、予測結果に関係するように説明するパターンの特定に注力する場合が多い.
代わりに、分類ラベルなど、予測結果に関係するように説明するパターンの特定に注力する場合が多い.
前処理
- 前処理 #まとめ編
- 時系列解析における機械学習の前処理
- yhayato1320.hatenablog.com
決定木 / Decision Tree
フローチャートのように、1 ステップずつ、1 つの変数が決定に及ぼす影響を考えて
進むことを繰り返す.
- 決定木 / Decision Tree #まとめ編
Window-Base GBRT / 2021
- Window-Base GBRT
クラスタリング / Clustering
互いに類似するデータは、分析にとって意味のある集団を構成する.
Prophet
prophet
Greykite / 2022
Greykite: Deploying Flexible Forecasting at Scale at LinkedIn
- [2022]
- arxiv.org
LinkedInが開発した時系列モデル“Greykite”の理論と実装
Time Series Chain / TSC / 2022
Robust Time Series Chain Discovery with Incremental Nearest Neighbors
- [2022]
- arxiv.org
時系列分析に新たな潮流 : 増分近傍法による頑強な時系列「連鎖」抽出 TSC22
LaST / 2022
Learning Latent Seasonal-Trend Representations for Time Series Forecasting
- [2022]
- openreview.net
季節性変動とトレンドが混在しても精度よく予測できる時系列モデルLaST
BILCO / 2022
BILCO: An Efficient Algorithm for Joint Alignment of Time Series
- [2022]
- openreview.net
時系列データ系列間の時点ずれを高精度かつ高速にアライメントするBILCO
深層学習手法
- 時系列解析 深層学習手法 #まとめ編
実装編
- 時系列予測 #実装編
参考
Machine Learning Advances for Time Series Forecasting
- [2020]
- arxiv.org
Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data?
- [2022]
- arxiv.org
