Cross-validation based forecasting method: a machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Our paper aims to evaluate two novel methods on selecting the best forecasting model or its combination based on a Machine Learning approach. The methods are based on the selection of the ”best” model, or combination of models, by crossvalidation technique, from a set of possible models. The first one is based on the seminal paper of Granger-Bates (1969) but weights are estimated by a process of cross-validation applied on the training set. The second one selects the model with the best forecasting performance in the process described above, which we called CvML (Cross-Validation Machine Learning Method). The following models are used: exponential smoothing, SARIMA, artificial neural networks and Threshold autoregression (TAR). Model specification is chosen by R packages: forecast and TSA. Both methods – CvML and MGB - are applied to these models to generate forecasts from one up to twelve periods ahead. Frequency of data is monthly. We run the forecasts exercise to the following to monthly series of Industrial Product Indices for seven countries: Canada, Brazil, Belgium, Germany, Portugal, UK and USA. The data was collected at OECD data, with 504 observations. We choose Average Forecast Combination, Granger Bates Method, MCS model, Naive and Seasonal Naive Model as benchmarks.Our results suggest that MGB did not performed well. However, CvML had a lower mean absolute error for most of countries and forecast horizons, particularly at longer horizons, surpassing all the proposed benchmarks. Similar results hold for absolute mean forecast error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».