English(EN) Series-wise Cross-validation for Global Time Series Forecasting

新的交叉验证方法提高了时间序列预测的准确性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 05:00

一篇新论文提出了一种面向全局时间序列预测模型（特别是基于深度学习的模型）的系列式交叉验证方法。该方法跨系列和时间对数据进行分区，模拟了训练期间未见过的系列的新出现。通过在多个数据集和神经网络架构上对 K 折交叉验证和自举法等各种实例进行基准测试，研究发现系列式交叉验证通过指导模型选择更优的配置来提高下游预测的准确性，从而在时间和个体系列上都能很好地泛化。 AI

影响引入了一种新颖的交叉验证技术，可以提高全局时间序列预测模型（特别是利用深度学习的模型）的泛化能力和准确性。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Vitor Cerqueira, Mariana Oliveira, Luis Roque · 2026-11-06 05:00

面向全局时间序列预测的系列交叉验证

arXiv:2611.08252v1 Announce Type: new Abstract: We consider the problem of cross-validation (CV) in time series forecasting, with a focus on global forecasting models based on deep learning. The prevailing CV strategy in forecasting is to partition data across time with the last …

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