用于比较时间序列预测模型的轻量级工具
分析
本文描述了一个旨在简化时间序列预测模型比较的Web应用程序。该工具允许用户上传数据集，训练基线模型（如线性回归、XGBoost和Prophet），并比较它们的预测和评估指标。主要目标是增强模型比较在探索性工作和原型设计中的透明度和可重复性，而不是引入新的建模技术。作者正在寻求社区对该工具的实用性、潜在的缺点和缺失功能的反馈。这种方法对于希望以简化方式评估不同预测方法的研究人员和从业者来说很有价值。
引用
“其想法是提供一种轻量级的方法：- 上传时间序列数据集，- 训练一组基线和广泛使用的模型（例如，带有滞后的线性回归、XGBoost、Prophet），- 在相同的分割上比较它们的预测和评估指标。”