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Time Series Forecasting

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하위 태스크: 6
평가표: 86
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Time Series Forecasting is the task of fitting a model to historical, time-stamped data in order to predict future values. Traditional approaches include moving average, exponential smoothing, and ARIMA, though models as various as RNNs, Transformers, or XGBoost can also be applied. The most popular benchmark is the ETTh1 dataset. Models are typically evaluated using the Mean Square Error (MSE) or Root Mean Square Error (RMSE).

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: ThaiBinh Nguyen )</span>

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Time Series Forecasting / Multivariate Time Series Forecasting

Multivariate Time Series Forecasting

하위 1개평가표 17개평가 기록 43건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

Time Series Forecasting / Univariate Time Series Forecasting

Univariate Time Series Forecasting

하위 0개평가표 3개평가 기록 14건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

Time Series Forecasting / New Product Sales Forecasting

New Product Sales Forecasting

하위 0개평가표 2개평가 기록 6건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

Time Series Forecasting / Correlated Time Series Forecasting

Correlated Time Series Forecasting

하위 0개평가표 4개평가 기록 4건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

Time Series Forecasting / Probabilistic Time Series Forecasting

Probabilistic Time Series Forecasting

하위 0개평가표 3개평가 기록 3건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

Time Series Forecasting / COVID-19 Tracking

COVID-19 Tracking

하위 0개평가표 0개평가 기록 0건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.