論文の概要: COSTI: a New Classifier for Sequences of Temporal Intervals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13467v1
• Date: Thu, 28 Apr 2022 12:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 19:59:10.031531
• Title: COSTI: a New Classifier for Sequences of Temporal Intervals
• Title（参考訳）: costi: 時間間隔のシーケンスのための新しい分類器
• Authors: Jakub Micha{\l} Bilski and Agnieszka Jastrz\k{e}bska
• Abstract要約: 時間間隔のシーケンスを直接操作する新しい分類法を開発した。 提案手法は高い精度を保ち、変換データの操作に接続する欠点を回避しつつ、より良い性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classification of sequences of temporal intervals is a part of time series analysis which concerns series of events. We propose a new method of transforming the problem to a task of multivariate series classification. We use one of the state-of-the-art algorithms from the latter domain on the new representation to obtain significantly better accuracy than the state-of-the-art methods from the former field. We discuss limitations of this workflow and address them by developing a novel method for classification termed COSTI (short for Classification of Sequences of Temporal Intervals) operating directly on sequences of temporal intervals. The proposed method remains at a high level of accuracy and obtains better performance while avoiding shortcomings connected to operating on transformed data. We propose a generalized version of the problem of classification of temporal intervals, where each event is supplemented with information about its intensity. We also provide two new data sets where this information is of substantial value.
• Abstract（参考訳）: 時間間隔のシーケンスの分類は、一連の事象に関する時系列分析の一部である。 本稿では,問題を多変量級数分類のタスクに変換する新しい手法を提案する。 後者の領域の最先端アルゴリズムの1つを新しい表現に使用し、前フィールドの最先端アルゴリズムよりも精度が大幅に向上した。 我々は,このワークフローの限界について議論し,時間間隔のシーケンスを直接操作するCOSTI (Short for Classification of Classifications of Temporal Intervals) と呼ばれる新しい分類法を開発した。 提案手法は高い精度を保ち、変換データの操作に接続する欠点を回避しつつ、より良い性能が得られる。 本稿では,各事象にその強度に関する情報を補足する時間間隔の分類問題に関する一般化版を提案する。 また、この情報が実質的な価値を持つ2つの新しいデータセットも提供します。

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