論文の概要: Performative Time-Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06077v1
- Date: Mon, 9 Oct 2023 18:34:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 02:18:38.218014
- Title: Performative Time-Series Forecasting
- Title（参考訳）: Performative Time-Series Forecasting
- Authors: Zhiyuan Zhao, Alexander Rodriguez, B.Aditya Prakash
- Abstract要約: 我々は,機械学習の観点から,パフォーマンス時系列予測(PeTS)を定式化する。
本稿では,予測分布シフトに対する遅延応答の概念を活用する新しい手法であるFeature Performative-Shifting(FPS)を提案する。
新型コロナウイルスの複数の時系列モデルと交通予報タスクを用いた総合的な実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.18553214204978
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Time-series forecasting is a critical challenge in various domains and has
witnessed substantial progress in recent years. Many real-life scenarios, such
as public health, economics, and social applications, involve feedback loops
where predictions can influence the predicted outcome, subsequently altering
the target variable's distribution. This phenomenon, known as performativity,
introduces the potential for 'self-negating' or 'self-fulfilling' predictions.
Despite extensive studies in classification problems across domains,
performativity remains largely unexplored in the context of time-series
forecasting from a machine-learning perspective.
In this paper, we formalize performative time-series forecasting (PeTS),
addressing the challenge of accurate predictions when performativity-induced
distribution shifts are possible. We propose a novel approach, Feature
Performative-Shifting (FPS), which leverages the concept of delayed response to
anticipate distribution shifts and subsequently predicts targets accordingly.
We provide theoretical insights suggesting that FPS can potentially lead to
reduced generalization error. We conduct comprehensive experiments using
multiple time-series models on COVID-19 and traffic forecasting tasks. The
results demonstrate that FPS consistently outperforms conventional time-series
forecasting methods, highlighting its efficacy in handling
performativity-induced challenges.
- Abstract（参考訳）: 時系列予測は様々な分野において重要な課題であり、近年は大きな進歩を遂げている。
公衆衛生、経済学、社会応用などの現実的なシナリオの多くは、予測が予測結果に影響を与えるフィードバックループを伴い、その後、ターゲット変数の分布を変化させる。
この現象は「パフォーマンス」と呼ばれ、'自己否定'や'自己満足'の予測の可能性をもたらす。
ドメイン間の分類問題に関する広範な研究にもかかわらず、機械学習の観点からの時系列予測の文脈では、パフォーマンス性はいまだに未調査のままである。
本稿では,演奏性に起因した分布シフトが可能な場合の正確な予測の課題に対処するため,演奏時間予測(PeTS)を形式化する。
本稿では,予測分布シフトに対する遅延応答の概念を活用し,それに従って目標を予測する新しい手法である特徴実行シフト(fps)を提案する。
我々は fps が一般化誤差を減少させる可能性を示唆する理論的知見を提供する。
新型コロナウイルスの複数の時系列モデルと交通予報タスクを用いた総合的な実験を行った。
その結果、FPSは従来の時系列予測手法より一貫して優れており、パフォーマンスに起因した課題に対処する上での有効性を強調している。
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