tl;dr: Nej, det kan inte, åtminstone inte i genomsnitt, på de vanliga arkivproblemen. Vi bedömer om sex utjämningsalgoritmer (flytande genomsnittlig, exponentiell utjämning, Gaussiskt filter, Savitzky-Golay filter, Fourier approximation och en rekursiv median sikt) automatiskt kan tillämpas på tidsserie klassificeringsproblem som ett förbearbetningssteg för att förbättra prestandan hos tre referensklassifiatorer (1-Nearest Neighbour med Euclidean och Dynamic Time Warping avstånd, och Rotation Forest). Vi fann ingen betydande förbättring jämfört med oslipade data även när vi satte utjämningsparametern genom korsvalidering. Vi hävdar inte att utjämning inte har något värde. Den har en viktig roll i den undersökande analysen och hjälper till med specifika klassificeringsproblem där domänkunskap kan utnyttjas. Vad vi observerar är att den automatiska tillämpningen inte hjälper och att vi inte kan förklara förbättringen av andra tidsserieklassificeringsalgoritmer över baslinjeklassificeringarna helt enkelt som en funktion av frånvaron av utjämning.
I Ref-författarna visar att den automatiska tillämpningen av utjämning utan domänexpertis i genomsnitt inte förbättrar prestandan hos klassificeringsgrunderna.
Can automated smoothing significantly improve benchmark time series classification algorithms?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}