Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prediction intervals for neural network models using weighted asymmetric loss functions

論文の概要: Prediction intervals for neural network models using weighted asymmetric loss functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04318v3
Date: Mon, 5 Jun 2023 09:15:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-07 04:35:24.858591
Title: Prediction intervals for neural network models using weighted asymmetric loss functions
Title（参考訳）: 重み付き非対称損失関数を用いたニューラルネットワークモデルの予測間隔
Authors: Milo Grillo, Yunpeng Han and Agnieszka Werpachowska
Abstract要約: 本稿では,近似および予測傾向の予測区間(PI)を簡易かつ効率的に生成する手法を提案する。本稿では,パラメトリド関数に対するPIの導出にどのように拡張できるかを示し,従属変数のPIの予測になぜ有効なのかを論じる。ニューラルネットワークベースのモデルを用いて,実世界の予測タスクにおける提案手法の試験結果から,複雑な機械学習シナリオにおいて信頼性の高いPIを生成できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3093890460224435
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a simple and efficient approach to generate prediction intervals (PIs) for approximated and forecasted trends. Our method leverages a weighted asymmetric loss function to estimate the lower and upper bounds of the PIs, with the weights determined by the interval width. We provide a concise mathematical proof of the method, show how it can be extended to derive PIs for parametrised functions and argue why the method works for predicting PIs of dependent variables. The presented tests of the method on a real-world forecasting task using a neural network-based model show that it can produce reliable PIs in complex machine learning scenarios.
Abstract（参考訳）: 本稿では,近似および予測傾向の予測区間(PI)を簡易かつ効率的に生成する手法を提案する。提案手法は, 重み付き非対称損失関数を用いて, PIの上下境界を, 間隔幅によって決定される重みで推定する。本稿では,パラメトリド関数に対するPIの導出にどのように拡張できるかを示し,従属変数のPIの予測になぜ有効なのかを論じる。ニューラルネットワークモデルを用いた実世界の予測タスクにおける提案手法のテストにより,複雑な機械学習シナリオにおいて信頼性の高いpiを生成できることが示された。

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