論文の概要: Adaptive Conformal Predictions for Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07282v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 09:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 13:52:22.418517
• Title: Adaptive Conformal Predictions for Time Series
• Title（参考訳）: 時系列の適応的等角予測
• Authors: Margaux Zaffran (EDF R&D, CRISAM, CMAP, PARIETAL), Aymeric Dieuleveut (CMAP), Olivier F\'eron (EDF R&D, FiME Lab), Yannig Goude (EDF R&D), Julie Josse (CRISAM, IDESP)
• Abstract要約: アダプティブ・コンフォーマル推論(ACI)は、一般的な依存関係を持つ時系列に対して適切な手順であると主張する。 本稿では,オンラインエキスパートアグリゲーションに基づくACIを適応的に構築するパラメータフリー手法であるAgACIを提案する。 実際のケーススタディとして、電力価格の予測を行います。
• 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: Uncertainty quantification of predictive models is crucial in decision-making problems. Conformal prediction is a general and theoretically sound answer. However, it requires exchangeable data, excluding time series. While recent works tackled this issue, we argue that Adaptive Conformal Inference (ACI, Gibbs and Cand{\`e}s, 2021), developed for distribution-shift time series, is a good procedure for time series with general dependency. We theoretically analyse the impact of the learning rate on its efficiency in the exchangeable and auto-regressive case. We propose a parameter-free method, AgACI, that adaptively builds upon ACI based on online expert aggregation. We lead extensive fair simulations against competing methods that advocate for ACI's use in time series. We conduct a real case study: electricity price forecasting. The proposed aggregation algorithm provides efficient prediction intervals for day-ahead forecasting. All the code and data to reproduce the experiments is made available.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルの不確実性定量化は意思決定問題において重要である。 共形予測は一般的かつ理論的に正しい答えである。 しかし、時系列を除く交換可能なデータが必要である。 最近の研究はこの問題に取り組みつつ、分布シフト時系列のために開発された適応共形推論(aci, gibbs, cand{\``e}s, 2021)は、一般的な依存性を持つ時系列に対して良い手順であると主張する。 交換可能な自動回帰ケースにおける学習率の効率への影響を理論的に分析する。 本稿では,オンラインエキスパートアグリゲーションに基づくACIを適応的に構築するパラメータフリー手法AgACIを提案する。 時系列におけるACIの活用を提唱する競合手法に対する広範な公正シミュレーションを導いた。 実際のケーススタディとして、電力価格の予測を行います。 提案アルゴリズムは,日頭予測のための効率的な予測間隔を提供する。 実験を再現するためのコードとデータは、すべて利用可能である。

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