論文の概要: Feature Programming for Multivariate Time Series Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06252v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 20:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 20:12:32.685194
• Title: Feature Programming for Multivariate Time Series Prediction
• Title（参考訳）: 多変量時系列予測のための特徴計画
• Authors: Alex Reneau, Jerry Yao-Chieh Hu, Chenwei Xu, Weijian Li, Ammar Gilani, Han Liu
• Abstract要約: 本稿では,時系列モデリングのためのプログラム可能な機能工学の概念を紹介する。 本稿では,ノイズの多い時系列に対して大量の予測機能を生成する機能プログラミングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0220697993232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce the concept of programmable feature engineering for time series modeling and propose a feature programming framework. This framework generates large amounts of predictive features for noisy multivariate time series while allowing users to incorporate their inductive bias with minimal effort. The key motivation of our framework is to view any multivariate time series as a cumulative sum of fine-grained trajectory increments, with each increment governed by a novel spin-gas dynamical Ising model. This fine-grained perspective motivates the development of a parsimonious set of operators that summarize multivariate time series in an abstract fashion, serving as the foundation for large-scale automated feature engineering. Numerically, we validate the efficacy of our method on several synthetic and real-world noisy time series datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列モデリングのためのプログラマブル機能工学の概念を紹介し,機能プログラミングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ノイズの多い多変量時系列に対して大量の予測機能を生成し、ユーザが最小限の労力でインダクティブバイアスを組み込むことができる。 我々のフレームワークの鍵となる動機は、任意の多変量時系列を、新しいスピンガス力学イジングモデルによって制御された細粒度軌跡インクリメントの累積和として見ることである。 この細かな視点は、多変量時系列を抽象的な方法で要約し、大規模な自動機能エンジニアリングの基礎となる、控えめな演算子セットの開発を動機付ける。 提案手法の有効性を,複数の合成および実世界の雑音時系列データセットで検証した。

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