論文の概要: Uncertainty estimation for time series forecasting via Gaussian process regression surrogates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02834v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 14:52:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 16:29:24.768077
• Title: Uncertainty estimation for time series forecasting via Gaussian process regression surrogates
• Title（参考訳）: ガウス過程回帰法による時系列予測の不確実性推定
• Authors: Leonid Erlygin, Vladimir Zholobov, Valeriia Baklanova, Evgeny Sokolovskiy, Alexey Zaytsev
• Abstract要約: 代用ガウス過程モデルに基づく不確実性推定法を提案する。 提案手法は,任意のベースモデルに対して,個別のサロゲートが生成した正確な不確実性推定を行うことができる。 他の手法と比較して、見積もりは1つの追加モデルだけで計算的に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8733767481819791
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Machine learning models are widely used to solve real-world problems in science and industry. To build robust models, we should quantify the uncertainty of the model's predictions on new data. This study proposes a new method for uncertainty estimation based on the surrogate Gaussian process model. Our method can equip any base model with an accurate uncertainty estimate produced by a separate surrogate. Compared to other approaches, the estimate remains computationally effective with training only one additional model and doesn't rely on data-specific assumptions. The only requirement is the availability of the base model as a black box, which is typical. Experiments for challenging time-series forecasting data show that surrogate model-based methods provide more accurate confidence intervals than bootstrap-based methods in both medium and small-data regimes and different families of base models, including linear regression, ARIMA, and gradient boosting.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、科学と産業の現実世界の問題を解決するために広く使われている。 堅牢なモデルを構築するためには、新しいデータに対するモデルの予測の不確かさを定量化する必要がある。 本研究では,代用ガウス過程モデルに基づく不確実性推定手法を提案する。 提案手法は,任意のベースモデルに対して,個別のサロゲートが生成した正確な不確実性推定を行うことができる。 他の手法と比較して、見積もりは1つの追加モデルだけで計算的に有効であり、データ固有の仮定に依存しない。 唯一の要件は、典型的なブラックボックスとしてベースモデルの可用性である。 時系列予測データに挑戦する実験により, 線形回帰, ARIMA, 勾配向上など, 中小いずれのモデルにおいても, ブートストラップに基づく手法よりも精度の高い信頼区間が得られた。

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