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予測問題における Transformer [D]

Reddit r/MachineLearning / 2026/3/16

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要点

  • 著者は今後4日間の空き状況を予測しようとしており、それを '忙しい' のようなターゲット状態を持つ時系列分類問題としてフレーム化している。
  • 現在の特徴量セットには、日付と時刻のエンコーディング(sin/cos)と、予測対象のアイテムからの信号が含まれる。
  • 予測のために Transformer モデルを試しており、クラス不均衡に対処するためにクラス重みの混合を試した。
  • 予測精度を向上させるためのモデリング手法についてアイデアとフィードバックを求めており、これは実践的な指針を非公式に求めていることを示している。

皆さん、こんにちは。私は現在の問題へのアイデアを探すためにここに投稿しています。今後4日間で何かが利用可能になるかどうかを予測しようとしています。予想通り、その対象の通常の負荷は日中に発生します。私の現在のモデルは、日中に複数の負荷がある期間に対して状態を“忙しい”と予測しています。現在、日付と時刻を表す8つの特徴(sin および cos)と、その対象からの信号を持っています。

クラスの重みを混ぜてみたが、望んでいた結果を得られませんでした。

投稿者: /u/SomePiece7833
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