| Название исследуемой задачи: | Influence of hyperparameters on online aggregation with countable experts |
|---|---|
| Тип научной работы: | M1P |
| Автор: | Кунин-Богоявленский Сергей Михайлович |
| Научный руководитель: | к.ф.-м.н. Зухба Расим Даурович |
| Научный консультант: | к.ф.-м.н. Зухба Анастасия Викторовна |
Aggregating forecasts from multiple experts is a valuable method to improve prediction accuracy. This paper examines the influence of hyperparameters on the performance of the aggregation algorithm for a countable number of experts. We implement a time series generator with specified properties and an aggregating forecasting model. We conduct a series of experiments with various hyperparameters of the algorithm and propose a new mixing scheme, used in the algorithm. The experiments confirm that these hyperparameters have a significant influence on the algorithm's performance.
Агрегирование экспертных прогнозов является ценным методом повышения точности предсказаний. Cтатья исследует влияние гиперпараметров на точность алгоритма агрегирования для счетного числа экспертов. Реализован генератор временных рядов с заданными свойствами и алгоритм агрегирования экспертных прогнозов. Проведена серия экспериментов с различными гиперпараметрами алгоритма (такие как cxема смешивания, веса инициализации и др.), a также предложена новая схема смешивания. Эксперименты подтверждают, что данные гиперпараметры оказывают существенное влияние на точность алгоритма.