Abstract-Performance uppskattning betecknar en uppgift att uppskatta den förlust som en prediktiv modell kommer att ådra sig på osedda data. Dessa förfaranden är en del av pipeline i varje maskininlärning uppgift och används för att bedöma den övergripande generalisering förmåga modeller. I detta dokument behandlar vi tillämpningen av dessa metoder på tidsserieprognoser. För oberoende och identiskt distribuerade data är den vanligaste metoden korsvalidering. Beroendet bland observationer i tidsserier väcker dock vissa betänkligheter om det lämpligaste sättet att uppskatta prestanda i dessa datauppsättningar och för närvarande finns det inget fast sätt att göra det. Vi jämför olika varianter av korsvalidering och olika varianter av out-of-prove-metoder med hjälp av två fallstudier: en med 53 realtidsserier och en annan med tre syntetiska tidsserier. Resultaten visar på märkbara skillnader i metoderna för prestationsuppskattning i de två scenarierna. I synnerhet tyder empiriska experiment på att korsvalideringsmetoder kan tillämpas på stationära syntetiska tidsserier. I verkliga scenarier framställs dock de mest korrekta uppskattningarna av metoder som inte ingår i urvalet och som bevarar observationernas tidsmässiga ordning.
Cerqueira m.fl. I REF jämförs resultatuppskattning av olika metoder för korsvalidering och uttagning av data från verkliga och syntetiska tidsserier.
A Comparative Study of Performance Estimation Methods for Time Series Forecasting
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}