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回归基础：对现代时间序列分类算法进行合理检验
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究比较了传统机器学习方法的表格模型和ROCKET系列分类器在时间序列分类中的性能。结果显示，表格模型在约19％的单变量和28％的多变量数据集上优于ROCKET系列分类器，并在约50％的数据集上准确率不超过10个百分点。因此，在开发时间序列分类器时应考虑使用简单的表格模型作为基线模型。
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关键要点
- 本研究比较了传统机器学习方法的表格模型与ROCKET系列分类器在时间序列分类中的性能。
- 表格模型在约19%的单变量数据集上优于ROCKET系列分类器。
- 表格模型在约28%的多变量数据集上优于ROCKET系列分类器。
- 在约50%的数据集中，表格模型的准确率不超过10个百分点。
- 开发时间序列分类器时应考虑使用简单的表格模型作为基线模型。
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