做時間序列預(yù)測沒必要深度學(xué)習(xí)！GBDT性能超DNN

時間序列

轉(zhuǎn)自：機器之心

在深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用廣泛的今天，所有領(lǐng)域是不是非它不可呢？其實未必，在時間序列預(yù)測任務(wù)上，簡單的機器學(xué)習(xí)方法能夠媲美甚至超越很多 DNN 模型。

過去幾年，時間序列領(lǐng)域的經(jīng)典參數(shù)方法（自回歸）已經(jīng)在很大程度上被復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)框架（如 DeepGIO 或 LSTNet 等）更新替代。這是因為傳統(tǒng)方法可能無法捕獲長期和短期序列混合傳遞的信息，而深度學(xué)習(xí)方法的思路是掌握數(shù)據(jù)中的跨時非線性依賴。從結(jié)果來看，這些深度學(xué)習(xí)方法不僅優(yōu)于 ARIMA 等傳統(tǒng)方法和梯度提升回歸樹（Gradient Boosting Regression Tree, GBRT）等簡單機器學(xué)習(xí)模型，而且增強了這樣一種預(yù)期，即機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的時間序列預(yù)測模型需要以深度學(xué)習(xí)工作為基礎(chǔ)，才能得到 SOTA 結(jié)果。

但是，推薦系列領(lǐng)域的最新啟示表明，深度學(xué)習(xí)方法在機器學(xué)習(xí)各種研究分支取得的成就需要對簡單高效模型定期確認(rèn)和評估，以保持各自研究領(lǐng)域進(jìn)展的真實性。除了時間序列預(yù)測模型越來越復(fù)雜之外，另一個動機包括文獻(xiàn)中正在完善的深度學(xué)習(xí)模型在處理時間序列預(yù)測問題上的片面性，因此限制了現(xiàn)有解決方案方法的多樣性。

在前段時間的一篇論文《Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting?》中，來自德國希爾德斯海姆大學(xué)計算機科學(xué)系的研究者展示了通過精心配置的輸入處理結(jié)構(gòu)，GBRT 等簡單但強大的集成模型在時間序列預(yù)測領(lǐng)域能夠媲美甚至超越很多 DNN 模型。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2101.02118.pdf

研究者對特征工程多輸出 GBRT 模型進(jìn)行了評估，并提出了以下兩個研究問題：

• 對于用于時間序列預(yù)測的基于窗口的學(xué)習(xí)框架來說，精心配置 GBRT 模型的輸入和輸出結(jié)構(gòu)有什么效果？

• 一個雖簡單但配置良好的 GBRT 模型與 SOTA 深度學(xué)習(xí)時間序列預(yù)測框架相比如何？

為了回答這兩個問題，研究者選擇了雙重實驗設(shè)置，分別解決兩類預(yù)測任務(wù)，即系統(tǒng)化方式中的單變量和多變量預(yù)測。目的是評估 GBRT 模型以及在頂會（NeurIPS、KDD、SIGIR、ECML、ICML、CIKM、IJCAI、ICLR 等）中出現(xiàn)的 SOTA 深度學(xué)習(xí)方法。這項研究的整體貢獻(xiàn)可以總結(jié)如下：

一，研究者將一個簡單的機器學(xué)習(xí)方法 GBRT 提升了競品 DNN 時間序列預(yù)測模型的標(biāo)準(zhǔn)。首先將 GBRT 轉(zhuǎn)換成一個基于窗口的回歸框架，接著對它的輸入和輸出結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征工程，如此便能從額外上下文信息中獲益最多；

二，為了突出輸入處理對時間序列預(yù)測模型的重要性，研究者通過實證證明了為什么基于窗口的 GBRT 輸入設(shè)置可以在時間序列預(yù)測領(lǐng)域提高 ARIMA 和原版 GBRT 等精心配置的模型所產(chǎn)生的預(yù)測性能；

三，研究者比較了 GBRT 與各種 SOTA 深度學(xué)習(xí)時間序列預(yù)測模型的性能，并驗證了它在單變量和雙變量時間序列預(yù)測任務(wù)中的競爭力。

這項研究也引起了不少人的共鳴。有人認(rèn)為，時間序列分類任務(wù)同樣也沒有必要用深度學(xué)習(xí)方法。在一些情況下，SVMs 或邏輯回歸方法表現(xiàn)更好，速度也更快。

研究設(shè)計

選擇基線。研究者系統(tǒng)地過濾了 2016 年至 2020 年在 NeurIPS、KDD、SIGIR、SDM、ECML、ICML、CIKM、IJCAI、ICLR 等會議表現(xiàn)較好的論文集。論文需滿足以下要求：

• 主題：只考慮時間序列預(yù)測領(lǐng)域的研究；

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：專用數(shù)據(jù)類型，但如異步時間序列和概念化為圖形的數(shù)據(jù)被排除在外；

• 可復(fù)現(xiàn)：數(shù)據(jù)、源代碼應(yīng)公開。如果源代碼不可用，但實驗設(shè)置有清晰的文檔，研究也可以從實驗中復(fù)制結(jié)果；

• 計算的可行性：研究中得出的結(jié)果能夠以易于處理的方式復(fù)現(xiàn)，并在合理的時間內(nèi)可計算。

評估。該研究在兩個層次上對時間序列預(yù)測 GBRT 模型進(jìn)行評估：一個單變量和一個多變量。為了使所選的深度學(xué)習(xí)基線和 GBRT 之間具有顯著的可比性，該研究在相同的數(shù)據(jù)集上評估了所有模型，數(shù)據(jù)集如下表 1 所示：左邊提供了關(guān)于用來評估模型數(shù)據(jù)集，而右邊則列出了各自的實驗規(guī)范：

問題公式化。時間序列預(yù)測問題，就監(jiān)督學(xué)習(xí)而言，時間序列預(yù)測可以表述為：給定一個集合和一個集合，經(jīng)過一系列假設(shè)后，得到如下期望損失最小化模型：

GBRT

GBRT 模型，特別是 XGBoost 實現(xiàn)，其優(yōu)點是易于應(yīng)用，而且在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上特別成功。但是當(dāng)涉及時間序列預(yù)測的初始（naive）實現(xiàn)時，GBRT 模型失去了很大一部分靈活性，因為它們沒有被投射到基于窗口的回歸問題中，而是被配置為適合大部分時間序列作為完整且連續(xù)的數(shù)據(jù)點序列來預(yù)測時間序列的后續(xù)和剩余測試部分。

與上述初始實現(xiàn)不同，該研究通過將時間序列重新配置為窗口輸入，并在多個訓(xùn)練實例（窗口）上進(jìn)行訓(xùn)練，以模擬成功的時間序列預(yù)測模型中使用的輸入處理行為，為此該研究定義了一個可調(diào)窗口，。這種基于窗口的 GBRT 模型輸入設(shè)置如圖 1 所示：

第一步是使用變換函數(shù)將典型的 2D 訓(xùn)練實例（時間序列輸入窗口）變換為適合 GBRT 的 1D 形狀向量（扁平窗口）。該函數(shù)將所有 w 實例的目標(biāo)值 y_i 連接起來，然后將最后一個時間點實例 t 的協(xié)變量向量附加到輸入窗口 w 中，表示為?。

基于窗口的 GBRT 輸入設(shè)置極大地提高了其預(yù)測性能，因為 GBRT 模型現(xiàn)在能夠掌握數(shù)據(jù)的底層時間序列結(jié)構(gòu)，并且現(xiàn)在可以被認(rèn)為是先進(jìn) DNN 時間序列預(yù)測模型的適當(dāng)機器學(xué)習(xí)基線。另一方面，簡單配置的 GBRT 模型是一個簡單的逐點回歸模型，將時間點?的協(xié)變量作為輸入，預(yù)測單一目標(biāo)值 Y_i、j 為同一時間點訓(xùn)練損失如下：

實驗結(jié)果

單變量時間序列的結(jié)果

下表 2 總體結(jié)果表明，除了 traffic 預(yù)測外，基于窗口的 GBRT 具有較強的競爭力。另一方面，具有傳統(tǒng)配置的預(yù)測模型（例如 ARIMA 和 GBRT（Naive））的表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于預(yù)期。

而在 electricity 預(yù)測方面，基于窗口的 GBRT 在所有模型中均顯示出最佳的 RMSE 性能，其在 WAPE 和 MAE 方面的性能僅優(yōu)于 2016 年推出的 TRMF，基于注意力的 DARNN 模型表現(xiàn)較差。關(guān)于 exchange rate 任務(wù)，LSTNet（以 w = 24 重新實現(xiàn)）和 TMRF 顯示出相當(dāng)強的結(jié)果，優(yōu)于基于窗口的 GBRT 基線。

在不考慮時間預(yù)測器的情況下，traffic 預(yù)測的結(jié)果是混合的，因此 DARNN 和 LSTNet 實現(xiàn)了 traffic 數(shù)據(jù)集的最佳結(jié)果，而對于 PeMSD7 數(shù)據(jù)集，基于窗口的 GBRT 基線在兩個方面優(yōu)于 DNN 模型三個指標(biāo)。然而，時間協(xié)變量的包含顯著提高了 GBRT 的性能（下表 3），因此，對于 traffic 預(yù)測，所有 DNN 方法，包括 DeepGlo [18] 和 STGCN（spatio-temporal traffic forecasting model ） [19]，其在 PeMSD7 上實現(xiàn)了 6.77 的 RMSE，優(yōu)于重新配置的 GBRT 基線。

下表 4 顯示了 LSTNet 與 GBRT(W-b) 的結(jié)果：

下表 5 中的結(jié)果表明 GBRT 的競爭力，但也表明基于 transformer 的模型相當(dāng)強大，例如 TFT 超過了提升回歸樹性能。然而，作為一個例外，TFT 構(gòu)成了本研究中唯一一個始終優(yōu)于 GBRT 的 DNN 模型，而 DeepAR 和 DeepState 等概率模型在這些單變量數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)優(yōu)于其他模型。

多元數(shù)據(jù)集

下表 6 中為 DARNN 與基于窗口 GBRT 比較：簡單、配置良好的 GBRT 基線可以超越 DNN 框架。

從下表 7 可以看出，即使是專門為某一預(yù)測任務(wù)設(shè)計的 DNN 模型，也沒有達(dá)到預(yù)期效果。相反，DAQFF 的性能比簡單的基于窗口、特征工程的梯度提升回歸樹模型更差。在本實驗中，值得注意的是，即使是傳統(tǒng)應(yīng)用預(yù)測意義上的 GBRT 模型也能在 air quality 數(shù)據(jù)集上提供更好的結(jié)果。

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