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M5 competition
M5 competition
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Nixtlaverse：用于时间序列预测的开源Python生态系统
Nixtlaverse 是一个新推出的开源Python库生态系统，专为时间序列预测而设计。它通过在所有库中强制执行共享的数据格式和输出结构，解决了整合不同建模方法（统计、机器学习和神经网络）的挑战。这种设计使得跨不同模型家族的预测更容易进行比较和协调，正如其在M5竞赛数据上的应用所示。该生态系统通过公开分发和学术再利用获得了关注。
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arXiv论文分析时间序列模型选择
一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了概率时间序列预测的模型选择技术。研究强调了不同的聚合方法，如平均得分、中位数得分和平均排名，可能由于得分分布的偏斜而导致结论不一致。研究表明，更大的测试集有助于这些选择标准的收敛，但对于较短的测试集，只有平均得分能够可靠地识别出真实模型。该论文使用包括M5竞赛数据在内的间歇性时间序列来说明这些发现，并强调了足够测试集大小的关键作用。