論文の概要: Hierarchical Proxy Modeling for Improved HPO in Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15092v2
• Date: Thu, 2 Nov 2023 07:25:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 18:22:13.613528
• Title: Hierarchical Proxy Modeling for Improved HPO in Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測における改良HPOの階層的プロキシモデリング
• Authors: Arindam Jati, Vijay Ekambaram, Shaonli Pal, Brian Quanz, Wesley M. Gifford, Pavithra Harsha, Stuart Siegel, Sumanta Mukherjee, Chandra Narayanaswami
• Abstract要約: 本稿では,時系列データセットに関連付けられたデータ階層を利用して,HPOをテストプロキシで駆動する新しい手法H-Proを提案する。 H-Proは、市販の機械学習モデルにも適用でき、HPOを実行することができる。 我々の手法は、観光、ウィキ、交通のデータセットにおける既存の最先端手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.906423777470737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Selecting the right set of hyperparameters is crucial in time series forecasting. The classical temporal cross-validation framework for hyperparameter optimization (HPO) often leads to poor test performance because of a possible mismatch between validation and test periods. To address this test-validation mismatch, we propose a novel technique, H-Pro to drive HPO via test proxies by exploiting data hierarchies often associated with time series datasets. Since higher-level aggregated time series often show less irregularity and better predictability as compared to the lowest-level time series which can be sparse and intermittent, we optimize the hyperparameters of the lowest-level base-forecaster by leveraging the proxy forecasts for the test period generated from the forecasters at higher levels. H-Pro can be applied on any off-the-shelf machine learning model to perform HPO. We validate the efficacy of our technique with extensive empirical evaluation on five publicly available hierarchical forecasting datasets. Our approach outperforms existing state-of-the-art methods in Tourism, Wiki, and Traffic datasets, and achieves competitive result in Tourism-L dataset, without any model-specific enhancements. Moreover, our method outperforms the winning method of the M5 forecast accuracy competition.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測では、ハイパーパラメータの適切なセットを選択することが不可欠である。 ハイパーパラメータ最適化(HPO)のための古典的な時間的クロスバリデーションフレームワークは、検証とテスト期間のミスマッチが可能なため、テストパフォーマンスが低下することが多い。 このテスト検証ミスマッチに対処するために,時系列データセットに関連するデータ階層を活用し,テストプロキシを介してhpoを駆動する新しい手法であるh-proを提案する。 高水準の集約時系列は、ばらばらで断続的な低レベル時系列と比較して、不規則さや予測可能性が低いことが多いため、高レベルの予測者から生成されたテスト期間に対するプロキシ予測を利用して、低レベルのベースフォアキャスターのハイパーパラメータを最適化する。 H-Proは市販の機械学習モデルにも適用でき、HPOを実行することができる。 提案手法の有効性を,5つの公開階層型予測データセットに対して実験的に検証した。 提案手法は,ツーリズム,ウィキ,トラヒックの既存の最先端手法よりも優れており,モデル固有の拡張を伴わずに,ツーリズムLデータセットの競合的な結果が得られる。 さらに,本手法は,M5予測精度競争の勝率よりも優れていた。

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