論文の概要: Dynamic Interpretable Change Point Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03991v2
• Date: Wed, 7 Jun 2023 18:39:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 20:21:47.709168
• Title: Dynamic Interpretable Change Point Detection
• Title（参考訳）: 動的解釈可能な変化点検出
• Authors: Kopal Garg and Jennifer Yu and Tina Behrouzi and Sana Tonekaboni and Anna Goldenberg
• Abstract要約: TiVaCPDは、時間変化グラフラッソ(Time-Varying Graphical Lasso)を使用して、時間とともに多次元特徴間の相関パターンの変化を特定するアプローチである。 各種CPの同定・特徴化におけるTiVaCPDの性能評価を行い,本手法が実世界のCPDデータセットにおける最先端手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.879634139205569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying change points (CPs) in a time series is crucial to guide better decision making across various fields like finance and healthcare and facilitating timely responses to potential risks or opportunities. Existing Change Point Detection (CPD) methods have a limitation in tracking changes in the joint distribution of multidimensional features. In addition, they fail to generalize effectively within the same time series as different types of CPs may require different detection methods. As the volume of multidimensional time series continues to grow, capturing various types of complex CPs such as changes in the correlation structure of the time-series features has become essential. To overcome the limitations of existing methods, we propose TiVaCPD, an approach that uses a Time-Varying Graphical Lasso (TVGL) to identify changes in correlation patterns between multidimensional features over time, and combines that with an aggregate Kernel Maximum Mean Discrepancy (MMD) test to identify changes in the underlying statistical distributions of dynamic time windows with varying length. The MMD and TVGL scores are combined using a novel ensemble method based on similarity measures leveraging the power of both statistical tests. We evaluate the performance of TiVaCPD in identifying and characterizing various types of CPs and show that our method outperforms current state-of-the-art methods in real-world CPD datasets. We further demonstrate that TiVaCPD scores characterize the type of CPs and facilitate interpretation of change dynamics, offering insights into real-life applications.
• Abstract（参考訳）: 時系列における変化点(CP)の特定は、金融や医療などさまざまな分野におけるより良い意思決定を導き、潜在的なリスクや機会に対するタイムリーな対応を促進するために不可欠である。 既存の変化点検出(CPD)法は多次元特徴の関節分布の変化の追跡に限界がある。 さらに、異なるタイプのCPが異なる検出方法を必要とするため、同じ時系列内で効果的に一般化できない。 多次元時系列の体積が増加し続けるにつれて、時系列特徴の相関構造の変化など、複雑なCPの様々なタイプの取り込みが重要になっている。 既存の手法の限界を克服するため,時間変化グラフラッソ (TVGL) を用いて時間経過に伴う多次元特徴間の相関パターンの変化を識別する手法であるTiVaCPDを提案する。 MMDとTVGLのスコアは、両統計検査のパワーを生かした類似度に基づく新しいアンサンブル法を用いて合成される。 各種CPの同定・特徴化におけるTiVaCPDの性能評価を行い,本手法が実世界のCPDデータセットにおける最先端手法よりも優れていることを示す。 さらに、TiVaCPDスコアがCPのタイプを特徴付け、変化ダイナミクスの解釈を促進することを実証し、現実のアプリケーションに対する洞察を提供する。

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