論文の概要: Recalibrating probabilistic forecasts of epidemics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06305v1
• Date: Sun, 12 Dec 2021 19:22:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 07:57:58.120383
• Title: Recalibrating probabilistic forecasts of epidemics
• Title（参考訳）: 疫病の確率予測の再検討
• Authors: Aaron Rumack, Ryan J. Tibshirani, Roni Rosenfeld
• Abstract要約: そこで本研究では,振り返り予測と観測結果からブラックボックス予測に適用可能な補正手法を提案する。 この方法は、インサンプルのトレーニングおよび測定時にキャリブレーションとログスコアのパフォーマンスを向上させることが保証される。 本手法をFluSight Networkの27名のインフルエンザ予報者に適用し,再校正が予測精度と校正精度を確実に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.447680826767183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Distributional forecasts are important for a wide variety of applications, including forecasting epidemics. Often, forecasts are miscalibrated, or unreliable in assigning uncertainty to future events. We present a recalibration method that can be applied to a black-box forecaster given retrospective forecasts and observations, as well as an extension to make this method more effective in recalibrating epidemic forecasts. This method is guaranteed to improve calibration and log score performance when trained and measured in-sample. We also prove that the increase in expected log score of a recalibrated forecaster is equal to the entropy of the PIT distribution. We apply this recalibration method to the 27 influenza forecasters in the FluSight Network and show that recalibration reliably improves forecast accuracy and calibration. This method is effective, robust, and easy to use as a post-processing tool to improve epidemic forecasts.
• Abstract（参考訳）: 分布予測は、疫病の予測を含む様々な応用において重要である。 しばしば、予測は誤解されるか、将来の出来事に不確実性を割り当てる上で信頼できない。 本稿では,この手法をより効果的に活用するための拡張法として,振り返り予測・観測を行うブラックボックス予測装置に適用可能なリカレーション手法を提案する。 この方法は、インサンプルのトレーニングおよび測定時に校正およびログスコア性能を向上させることが保証される。 また,再校正した予測器のログスコアの増加は,PIT分布のエントロピーに等しいことを示す。 本手法をFluSight Networkの27名のインフルエンザ予報者に適用し,再校正が予測精度と校正精度を確実に向上することを示す。 この方法は、流行予測を改善するための後処理ツールとして効果的で堅牢で使いやすい。

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