hotpp-benchmark В репозитории опубликован код бенчмарка HoTPP для оценки моделей на дальнем горизонте предсказания событийных последовательностей. Авторы рассматривают данные в формате помеченных временных точечных процессов (MTTP): интернет-активность, транзакции, медицинские записи, социальные сети. В отличие от большинства работ, сосредоточенных на прогнозе только следующего события, HoTPP специально нацелен на сценарий предсказания на горизонт, где копятся ошибки авторегрессии и особенно важна корректная методика оценки. HoTPP объединяет данные из финансов (Transactions), медицины (MIMIC-IV), социальных сетей (Retweet, StackOverflow) и электронной коммерции (Amazon), а также реализует широкий набор методов. Эксперименты показывают, что модели, хорошиe в задаче следующего события, часто проседают на длинном горизонте, а простые статистические схемы нередко сопоставимы или лучше современных нейросетевых MTTP. Работа будет полезна исследователям временных точечных процессов и последовательностей событий, разработчикам рекомендательных и финтех-систем, а также инженерам, которым нужно честно сравнивать модели в задачах долгосрочного прогнозирования. статья | код