Rangliste der Prognoseverfahren
Prognoseverfahren in sktime, von naiven Baselines bis zu Foundation-Modellen, auf denselben Datensätzen mit derselben Kreuzvalidierung bewertet. Jedes Verfahren erhält auf jedem Datensatz einen Rang, und die Tabelle ordnet nach dem durchschnittlichen Rang.
- Katalog
- Sample task
- Verfahren
- 12
- Datensätze
- 2
- sktime
- 1.2.0
- Benchmark-Lauf
- 18.10.2026
Mittlerer absoluter Fehler, niedriger ist besser. Geordnet über 2 Datensätze, 12 von 12 Verfahren angezeigt.
- Rang auf einem Datensatz
- Durchschnittlicher Rang
| Rang | Verfahren | Rang auf jedem Datensatz | Ø Rang | Trainingszeit | Prognosezeit |
|---|---|---|---|---|---|
| Führendes Verfahren: 1 | AutoARIMA | 3,00 | 165 ms | 3,28 ms | |
| 2 | Toto 2.0 - 22m | 4,00 | 2,95 ms | 40,6 ms | |
| 3 | Theta | 5,50 | 4,78 ms | 1,47 ms | |
| 3 | TimesFM 2 - 200m | 5,50 | 15,9 ms | 692 ms | |
| 5 | Chronos Bolt Tiny | 6,50 | 882 ms | 10,1 ms | |
| 5 | Damped Exponential Smoothing | 6,50 | 6,21 ms | 1,39 ms | |
| 5 | Holt's Exponential Smoothing | 6,50 | 4,77 ms | 1,14 ms | |
| 5 | Naive Drift | 6,50 | 0,791 ms | 0,757 ms | |
| 9 | Naive Last | 7,00 | 0,801 ms | 4,44 ms | |
| 9 | TiRex 2 | 7,00 | 28,3 ms | 1,34 s | |
| 11 | Simple Exponential Smoothing | 8,00 | 4,27 ms | 1,19 ms | |
| 12 | Naive Mean | 12,00 | 0,802 ms | 0,809 ms |
Auf jedem Datensatz erhält der beste Wert der Metrik „Mittlerer absoluter Fehler“ Rang 1; gleiche Werte teilen sich den Durchschnitt der Ränge, die sie belegen. Der durchschnittliche Rang eines Verfahrens ist der einfache Mittelwert seiner Ränge pro Datensatz. Die Rohwerte werden nie über Datensätze gemittelt, weil die Datensätze unterschiedliche Skalen haben. Verfahren mit gleichem durchschnittlichem Rang teilen sich einen Platz.
So entsteht die Rangfolge
Die Rangliste liest vorberechnete Benchmark-Ergebnisse aus dem Benchmarking-Modul von sktime. Auf dieser Seite wird kein Modell trainiert oder ausgeführt.
- Rang pro Datensatz
- Alle Verfahren werden mit denselben Folds der Kreuzvalidierung bewertet. Auf jedem Datensatz entscheidet der Mittelwert über die Folds über den Rang.
- Ränge mitteln
- Die Gesamtreihenfolge ist der Mittelwert dieser Ränge. Ränge sind über Datensätze vergleichbar, rohe Fehlerwerte nicht.
- Gleichstände und Lücken
- Gleiche Werte teilen sich einen Rang. Fehlt einem Verfahren ein Datensatz, zählt dieser Datensatz für das Verfahren nicht, statt einen Ersatzwert zu bekommen.
Datensätze in diesem Katalog
| Datensatz | Frequenz | Länge | Bewertung |
|---|---|---|---|
| Airlineunivariat | Monatlich | 144 Zeitpunkte | ExpandingWindowSplitter |
| Longleyunivariat | Jährlich | 16 Zeitpunkte | ExpandingWindowSplitter |
Datenquelle
Ergebnisse, Metadaten und der Referenzcode für die Rangfolge sind im Repository der Rangliste veröffentlicht. Repository der Rangliste ansehen
Exportiert am 20.10.2026 · 40a19e6