論文の概要: Greedy online change point detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07012v1
• Date: Mon, 14 Aug 2023 08:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 13:58:25.425806
• Title: Greedy online change point detection
• Title（参考訳）: グリーディーなオンライン変更点検出
• Authors: Jou-Hui Ho, Felipe Tobar
• Abstract要約: Greedy Online Change Point Detection (GOCPD) は、2つの独立したモデルの(時間的)連結から来るデータの確率を最大化することにより、変化点を求める計算上魅力的な方法である。 一つの変化点を持つ時系列の場合、この目的は不定意であり、対数複雑性を持つ3次探索によってCDDを高速化できることが示される。
• 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: Standard online change point detection (CPD) methods tend to have large false discovery rates as their detections are sensitive to outliers. To overcome this drawback, we propose Greedy Online Change Point Detection (GOCPD), a computationally appealing method which finds change points by maximizing the probability of the data coming from the (temporal) concatenation of two independent models. We show that, for time series with a single change point, this objective is unimodal and thus CPD can be accelerated via ternary search with logarithmic complexity. We demonstrate the effectiveness of GOCPD on synthetic data and validate our findings on real-world univariate and multivariate settings.
• Abstract（参考訳）: 標準オンライン変更点検出(CPD)法は、検出が外れ値に敏感であるため、大きな偽発見率を持つ傾向がある。 この欠点を克服するために,2つの独立モデルの(時間的)連結から来るデータの確率を最大化することにより,変化点を求める計算上魅力的な手法であるgreedy online change point detection (gocpd)を提案する。 一つの変化点を持つ時系列の場合、この目的は不定意であり、対数複雑性を持つ3次探索によってCDDを高速化できることを示す。 合成データに対するOCPDの有効性を実証し,実世界の一変量および多変量設定に関する知見を検証した。

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