分享一篇很有趣的 文章。用梯度提升的方法来改进 ARIMA，AutoARIMA 先拿到起始参数，Boosting 过程和普通 GBM 一样都是用残差代替梯度计算。角度倒是听新颖的， 就是听着可能速度有点慢，而且不能确定序列角度来说 Boosting 是否真的有意义，作者在 Kaggle 去年的 M4 上做了些实验，看着还行，有点意思。轮子在这里：https://github.com/tblume1992/ThymeBoost