Denborazko serieen sailkapen goiztiarra helburu anitzeko optimizazio problema gisa aztertua

Denborazko serieen datu meatzaritza arloko problema ohikoenetako bat da, denborazko serieen gainbegiratutako sailkapena. Problema honen helburua da, klaseetan banatuta dauden serie multzo batetik abiatuz, sailkatu gabeko beste serie batzuen klasea aurresango duen eredu ahalik eta zehatzena eraikitzea. Problema klasiko honen hedapen gisa, kasu batzuetan, denborazko serieak denboran zehar jasotzen dira, eta ohikoa da iragarpenak ahalik eta lasterren egin nahi izatea, datuak jasotzeak dakartzan kostuak aurrezteko asmoarekin edo klaseak berandu iragartzeak ekarri ditzakeen ondorio kaltegarriak ekiditeko. Egoera honetan, denborazko serieen sailkapen goiztiarra izeneko problema agertzen da, zeinaren helburua den ahalik eta sailkatzaile zehatzena eta aldi berean iragarpen azkarrenak egingo dituena eraikitzea. Nahiko intuitiboa da pentsatzea, seriearen puntu gehiago ditugunean eskuragai, hari buruzko informazio gehiago dugula eta beraz, haren klaseari buruzko iragarpen zehatzagoak burutzea errazagoa dela. Alderantziz, seriearen klasea goiz aurresan nahi badugu, informazio gutxiago izango dugu eta beraz, zailagoa izango da klasea ondo aurresatea. Beraz, zehaztasuna eta azkartasuna bi helburu kontrajarriak dira. Lan honetan, denborazko serieen sailkapen goiztiarrari soluzioa emango dion metodo berritzaile bat proposatzen dugu, helburu anitzeko problema gisa planteaturik. Literaturan aurretik proposatutako helburu bakarreko optimizazio problema gisa eraikitako beste eredu batekin konparatu dugu gure eredua eta ikusi dugu gureak emaitza hobeak ematen dituela zenbait oinarrizko datu-basetan.