論文の概要: Benchmarking optimality of time series classification methods in distinguishing diffusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13112v1
• Date: Mon, 30 Jan 2023 17:49:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 13:38:40.343847
• Title: Benchmarking optimality of time series classification methods in distinguishing diffusions
• Title（参考訳）: 拡散の識別における時系列分類法のベンチマーク最適性
• Authors: Zehong Zhang, Fei Lu, Esther Xu Fei, Terry Lyons, Yannis Kevrekidis, and Tom Woolf
• Abstract要約: ベンチマークは時系列分類(TSC)アルゴリズムの設計において重要な要素である。 本研究は, 確率比試験(LRT)による拡散過程の識別におけるTSCアルゴリズムの最適性を評価することを提案する。 拡散過程を持つLRTは、TSCアルゴリズムの最適性を体系的かつ効率的にベンチマークすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0775419935941009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Performance benchmarking is a crucial component of time series classification (TSC) algorithm design, and a fast-growing number of datasets have been established for empirical benchmarking. However, the empirical benchmarks are costly and do not guarantee statistical optimality. This study proposes to benchmark the optimality of TSC algorithms in distinguishing diffusion processes by the likelihood ratio test (LRT). The LRT is optimal in the sense of the Neyman-Pearson lemma: it has the smallest false positive rate among classifiers with a controlled level of false negative rate. The LRT requires the likelihood ratio of the time series to be computable. The diffusion processes from stochastic differential equations provide such time series and are flexible in design for generating linear or nonlinear time series. We demonstrate the benchmarking with three scalable state-of-the-art TSC algorithms: random forest, ResNet, and ROCKET. Test results show that they can achieve LRT optimality for univariate time series and multivariate Gaussian processes. However, these model-agnostic algorithms are suboptimal in classifying nonlinear multivariate time series from high-dimensional stochastic interacting particle systems. Additionally, the LRT benchmark provides tools to analyze the dependence of classification accuracy on the time length, dimension, temporal sampling frequency, and randomness of the time series. Thus, the LRT with diffusion processes can systematically and efficiently benchmark the optimality of TSC algorithms and may guide their future improvements.
• Abstract（参考訳）: パフォーマンスベンチマークは時系列分類(TSC)アルゴリズム設計の重要なコンポーネントであり、経験的ベンチマークのために急速に成長するデータセットが確立されている。 しかし、経験的ベンチマークは費用がかかり、統計的最適性が保証されない。 本研究では, 拡散過程を高次比検定(LRT)により識別するTSCアルゴリズムの最適性を評価することを提案する。 LRTはナイマン・ピアソン補題の意味で最適であり、偽陰率の制御レベルを持つ分類器の中で最小の偽陽性率を持つ。 LRTは、計算可能な時系列の確率比を必要とする。 確率微分方程式からの拡散過程はそのような時系列を提供し、線形あるいは非線形の時系列を生成する設計において柔軟である。 我々は、ランダムフォレスト、resnet、rocketの3つのスケーラブルな最先端tscアルゴリズムでベンチマークを行う。 実験の結果,不定値時系列および多変量ガウス過程のlrt最適性が得られた。 しかし、これらのモデルに依存しないアルゴリズムは、高次元確率相互作用粒子系から非線形多変量時系列を分類するのに最適である。 さらに、LRTベンチマークは、時間長、寸法、時間サンプリング周波数、時系列のランダム性に対する分類精度の依存性を分析するツールを提供する。 したがって、拡散過程を持つLRTは、TSCアルゴリズムの最適性を体系的かつ効率的にベンチマークすることができ、将来の改善を導くことができる。

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