Questions tagged «automatic-algorithms»

通过阅读该站点上的帖子，我知道有一个R 函数 auto.arima（在forecast 包中）。我也知道，IrishStat，这个网站的会员，建立了商业包装autobox在80年代初。由于这两个软件包已存在，并且会自动为给定的数据集选择Arima模型，它们有何不同之处？他们是否可能针对同一数据集产生不同的模型？

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我一直在尝试学习和应用ARIMA模型。我一直在阅读Pankratz撰写的关于ARIMA的精彩文章- 使用单变量Box-Jenkins模型进行预测：概念和案例。在本文中，作者在选择ARIMA模型时特别强调了简约原则。 我开始使用R包预测中的auto.arima()函数。这是我所做的，我模拟了ARIMA，然后应用。以下是两个示例。正如您在两个示例中看到的那样，清楚地确定了许多人认为不简约的模型。尤其是在示例2中，在该示例中标识ARIMA（3,0,3）的时间实际上是ARIMA（1,0,1）就足够了，而且是简约的。auto.arima()auto.arima()auto.arima() 以下是我的问题。我将不胜感激任何建议。 是否有关于何时使用/修改通过自动算法识别的模型的指南auto.arima()？ 仅使用AIC（我认为auto.arima()使用）来识别模型是否有任何困难？ 可以建立一个简约的自动算法吗？ 顺便说一下，我auto.arima()只是作为一个例子。这将适用于任何自动算法。 以下是示例1： set.seed(182) y <- arima.sim(n=500,list(ar=0.2,ma=0.6),mean = 10) auto.arima(y) qa <- arima(y,order=c(1,0,1)) qa 以下是的结果auto.arima()。请注意，所有系数都不重要。即值<2。Ťtt ARIMA(1,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ma1 ma2 intercept 0.5395 0.2109 -0.3385 19.9850 s.e. 0.4062 0.4160 0.3049 0.0878 sigma^2 estimated as 1.076: log likelihood=-728.14 AIC=1466.28 AICc=1466.41 BIC=1487.36 以下是arima()使用ARIMA（1,0,1）顺序常规运行的结果 Series: …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

当我发现机器学习时，我看到了不同的有趣技术，例如： 使用以下技术自动调整算法grid search： 打通的相同的“类型”的不同算法的组合更准确的结果，那就是boosting， 通过对不同算法的组合得到更准确的结果（但不是同一个类型的算法），这就是stacking， 可能还有更多我仍要发现... 我的问题是：所有这些部分。但是，是否有可能将它们组合在一起，以形成一种算法，该算法通过充分利用所有技术中的优势来将输入的清洁数据作为输入并输出良好的结果？（当然，专业数据科学家的工作效率可能会降低，但他会比我更好！）如果是，您是否有示例代码，或者您知道可以做到这一点的框架吗？ 编辑：经过一些答案后，似乎必须进行一些缩小。让我们举个例子，我们有一列包含分类数据，我们称之为它，y并且我们希望从X虚拟数据或实际数值数据（高度，温度）的数值数据进行预测。我们假设以前已经清洁过。是否存在可以获取此类数据并输出预测的现有算法？（通过测试多种算法，对其进行调整，增强等），如果是，它的计算效率是否很高（如果与正常算法进行比较，是否可以在合理的时间内完成计算），您是否有代码示例？

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms