論文の概要: Applying Regression Conformal Prediction with Nearest Neighbors to time series data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13031v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 15:11:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 17:40:08.211296
• Title: Applying Regression Conformal Prediction with Nearest Neighbors to time series data
• Title（参考訳）: 近隣住民による回帰等角予測を時系列データに適用する
• Authors: Samya Tajmouati, Bouazza El Wahbi and Mohammed Dakkoun
• Abstract要約: 本稿では,時系列データにおける共形予測器を用いて,信頼可能な予測区間を構築する方法を提案する。 提案手法は,FPTO-WNN手法の高速パラメータチューニング手法を基礎アルゴリズムとして用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we apply conformal prediction to time series data. Conformal prediction isa method that produces predictive regions given a confidence level. The regions outputs arealways valid under the exchangeability assumption. However, this assumption does not holdfor the time series data because there is a link among past, current, and future observations.Consequently, the challenge of applying conformal predictors to the problem of time seriesdata lies in the fact that observations of a time series are dependent and therefore do notmeet the exchangeability assumption. This paper aims to present a way of constructingreliable prediction intervals by using conformal predictors in the context of time series. Weuse the nearest neighbors method based on the fast parameters tuning technique in theweighted nearest neighbors (FPTO-WNN) approach as the underlying algorithm. Dataanalysis demonstrates the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列データに共形予測を適用する。 コンフォーマル予測は、信頼度の高い予測領域を生成する方法である。 領域出力は、交換可能性仮定の下で有効である。 しかし、過去、現在、将来の観測にリンクがあるため、この仮定は時系列データに留まらず、時系列データの問題に共形予測器を適用することの課題は、時系列の観測が依存しているという事実であり、したがって交換可能性の仮定を満たさないことである。 本稿では,時系列の文脈における共形予測器を用いて,信頼可能な予測区間を構築する方法を提案する。 重み付き近距離近傍 (fpto-wnn) 法における高速パラメータチューニング手法に基づく近距離近傍法を基礎アルゴリズムとして用いる。 データ分析は提案手法の有効性を示す。

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