A Boosting-based Quantile Autoregressive Tree Model for the COVID-19 Time Series (eBook)
23 Seiten
GRIN Verlag
978-3-346-24494-9 (ISBN)
The estimated results for the USA and Singapore were discussed in details with more results for other countries in the appendix. While the shape and structure of estimated trees represent the autoregressive properties observed in the data, the model output helps to demonstrate improved accuracy in time series forecasting and analysis. These results should encourage the use of machine learning based tree ensembles in time-series modelling where model performance and interpretability is sought.
Erscheint lt. Verlag | 14.9.2020 |
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Verlagsort | München |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge |
Schlagworte | Autoregressive • boosting-based • Covid-19 • Model • Quantile • series • Time • Tree |
ISBN-10 | 3-346-24494-6 / 3346244946 |
ISBN-13 | 978-3-346-24494-9 / 9783346244949 |
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