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多步预测动态策略的时序分类
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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
本文介绍了一种适用于多步预测的动态策略(DyStrat)，通过实例级方差表征最优预测策略。实验证明，DyStrat在使用基于随机森林的分类器时，相较于最佳的固定策略有着94%的时间上优势，并且均方误差平均降低了11%。该方法对于任何多步预测任务具有很好的泛化能力。
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关键要点
- 多步预测是时间序列分析的基础，能够预测未来多个时间步长。
- 本文提出了一种动态策略(DyStrat)，通过实例级方差表征最优预测策略。
- DyStrat在使用基于随机森林的分类器时，相较于最佳固定策略有94%的时间优势。
- DyStrat的均方误差平均降低了11%。
- 该方法的准确率通常比当前方法提高三倍，具有良好的泛化能力。
