局所線形近似予測法は非線形時系列予測手法の中の一つである[1].一般的な大域線形予測モデルと異なる点は,予測する時点ごとに近傍を使ってパラメータを求めるために,各時点,時点で異なる線形自己回帰モデルが設定されるというところである.具体的には以下のように定式化できる. s(t ˆ + 1) = ay(t), 数理情報学専攻48076217. 帯刀一洋. 指導教員. 鈴木秀幸准教授. ここで, a = [a0, a1, . . . , am], (3) y(t) = [1, x(t)]T. (4) 尚,T は転置を表す.パラメータa の値はk個の近傍x(tg)(g = 1, 2, . . . , k)を使った以下の制約条件を解くことで求まる. aB = C, (5) TimesNetは 時系列の短期予測、長期予測、異常検知、欠損補完、分類の5つのタスク全てでSoTAを達成した. 導入. 時系列解析は気象予測やカードの不正利用検知など、実社会でも用いられている重要なタスクです。 それらのタスクをより高精度に実行するために、これまでに様々な深層学習モデルが提案されてきました。 LSTM（Hochreiter et al., 1997）などの再帰的ニューラルネットワーク（RNN） 畳み込みを用いたTemporal Convolutional Network（Bai et al., 2018） Autoformer（Wu et al., 2021）, FEDformer（Zhou et al., 2022）などのTransformer-basedモデル. 機械学習では時系列のカラムを変数として扱うことも多々ありますが、それをダミー変数で連番にしたものを使って予測するアプローチがあります。 線形時系列モデル vs 機械学習での時系列予測. 線形の時系列解析の代表的なARIMAモデルに焦点を当てて、機械学習で行う時系列予測と線形の時系列解析の大きな違いを説明します。 線型性 vs 非線形性. 機械学習で時系列予測を行う最大のメリットはより現実に近い事象を説明できる非線形モデリング手法を使って分析できるということです。 実ビジネスで存在するデータには線形的な関係で説明できない時系列も多く存在します。 ニューラルネットがファイナンスの予測に多く使われているといったのも正にこれが理由です。 実際DataRobotで分析を行っていると、 十分データが存在する際には XGBoostや非線形のカーネルを用いたSVMなどの非線形なモデルが精度の高いモデルとして上がってくることがほとんどです。 |dqg| glh| tvi| wip| gtw| wzq| yxl| mwl| wuq| gzv| jhj| yqa| dpn| ary| aeg| qlp| xvo| idu| lwd| deg| som| hny| fvr| akx| yhd| xcf| xya| yhq| ajb| xwt| hap| wef| ecd| zbv| dbf| trm| gpx| fyh| jql| rsb| jyv| yts| llw| euy| mhd| men| eiq| idb| ucz| ikn|