論文の概要: Copula Conformal Prediction for Multi-step Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03281v3
• Date: Tue, 23 Jan 2024 09:24:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 20:05:29.913559
• Title: Copula Conformal Prediction for Multi-step Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 多段階時系列予測のためのコプラ共形予測
• Authors: Sophia Sun, Rose Yu
• Abstract要約: 時系列予測のためのCopula Conformal Predictionアルゴリズム,CopulaCPTSを提案する。 我々は,CopulaCPTSが既存の手法よりも多段階予測タスクに対して,よりキャリブレーションと鋭い信頼区間を生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.617412305508495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate uncertainty measurement is a key step to building robust and reliable machine learning systems. Conformal prediction is a distribution-free uncertainty quantification algorithm popular for its ease of implementation, statistical coverage guarantees, and versatility for underlying forecasters. However, existing conformal prediction algorithms for time series are limited to single-step prediction without considering the temporal dependency. In this paper we propose a Copula Conformal Prediction algorithm for multivariate, multi-step Time Series forecasting, CopulaCPTS. We prove that CopulaCPTS has finite sample validity guarantee. On several synthetic and real-world multivariate time series datasets, we show that CopulaCPTS produces more calibrated and sharp confidence intervals for multi-step prediction tasks than existing techniques.
• Abstract（参考訳）: 正確な不確実性測定は、堅牢で信頼性の高い機械学習システムを構築するための重要なステップである。 共形予測(conformal prediction)は、実装の容易さ、統計カバレッジの保証、基盤となる予測器の汎用性で有名な分布のない不確実性定量化アルゴリズムである。 しかし、時系列に対する既存の共形予測アルゴリズムは、時間依存を考慮せずに単段予測に制限される。 本稿では,多変量・多段階時系列予測のためのCopula Conformal Predictionアルゴリズム,CopulaCPTSを提案する。 copulacpts が有限サンプル妥当性保証を持つことを証明した。 いくつかの合成および実世界の多変量時系列データセットにおいて、CopulaCPTSは既存の手法よりも多段階予測タスクに対してより校正され、鋭い信頼区間を生成することを示す。

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