論文の概要: Algorithmic Information Forecastability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10752v2
• Date: Fri, 1 Dec 2023 16:54:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 18:40:18.047932
• Title: Algorithmic Information Forecastability
• Title（参考訳）: アルゴリズム情報予測可能性
• Authors: Glauco Amigo, Daniel Andr\'es D\'iaz-Pach\'on, Robert J. Marks, Charles Baylis
• Abstract要約: 予測可能性の度合いはデータのみの機能です 常に正確である予測のオラクル予測可能性 限界までエラーの正確な予測可能性 他の予測の確率予測性
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The outcome of all time series cannot be forecast, e.g. the flipping of a fair coin. Others, like the repeated {01} sequence {010101...} can be forecast exactly. Algorithmic information theory can provide a measure of forecastability that lies between these extremes. The degree of forecastability is a function of only the data. For prediction (or classification) of labeled data, we propose three categories for forecastability: oracle forecastability for predictions that are always exact, precise forecastability for errors up to a bound, and probabilistic forecastability for any other predictions. Examples are given in each case.
• Abstract（参考訳）: 全ての時系列の結果は予測できない(例えば、公正なコインの反転など)。 その他、反復 {01} シーケンス {010101." など。 は正確に予測できる。 アルゴリズム情報理論は、これらの極小の間にある予測可能性の尺度を提供することができる。 予測可能性の度合いは、データのみの関数である。 ラベル付きデータの予測(または分類)には、常に正確である予測のオラクル予測可能性、境界まで誤差の正確な予測可能性、その他の予測の確率予測可能性の3つのカテゴリを提案する。 それぞれのケースに例がある。

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