AutoML4TS:自动化机器学习AutoML时间序列预测 AutoML4TS是用于基于经典回归模型预测时间序列数据的自动化工具。 它适用于不同的时间序列,例如季节性,非季节性,趋势,非趋势。 使用此工具时,用户无需在不同模型之间进行选择并通过设置其超参数来对其进行自定义。 这是的项目。 几乎所有科学和工程领域都研究了时间序列预测。 对于所有预测任务,模型选择是必不可少的步骤。 但是,从一组可用的模型中,为给定的数据集选择最合适的模型仍然是困难的任务。 如果考虑候选模型的超参数,则总体上将有大量可能的替代方案。 广泛的预测应用导致对系统的需求不断增长,该系统可以自动选择好的模型并同时为新任务