論文の概要: Bellman Conformal Inference: Calibrating Prediction Intervals For Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05203v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 16:47:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 19:33:17.245919
• Title: Bellman Conformal Inference: Calibrating Prediction Intervals For Time Series
• Title（参考訳）: ベルマン共形推論:時系列の予測間隔の校正
• Authors: Zitong Yang, Emmanuel Cand\`es, Lihua Lei
• Abstract要約: 我々は,時系列予測モデルを取り巻くフレームワークであるBellman Conformal Inference (BCI)を紹介した。 BCIは、マルチステップの予測を活用でき、平均インターバルの長さを明示的に最適化できる。 我々は,任意の分布シフトと時間依存性の下で,BCIが長期的カバレッジを達成することを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.10373648742522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Bellman Conformal Inference (BCI), a framework that wraps around any time series forecasting models and provides approximately calibrated prediction intervals. Unlike existing methods, BCI is able to leverage multi-step ahead forecasts and explicitly optimize the average interval lengths by solving a one-dimensional stochastic control problem (SCP) at each time step. In particular, we use the dynamic programming algorithm to find the optimal policy for the SCP. We prove that BCI achieves long-term coverage under arbitrary distribution shifts and temporal dependence, even with poor multi-step ahead forecasts. We find empirically that BCI avoids uninformative intervals that have infinite lengths and generates substantially shorter prediction intervals in multiple applications when compared with existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Bellman Conformal Inference (BCI)を紹介した。これは時系列予測モデルを取り巻くフレームワークで,ほぼキャリブレーションされた予測間隔を提供する。 既存の手法とは異なり、bciは多段階予測を活用でき、各時間ステップで1次元確率制御問題(scp)を解いて平均間隔長を明示的に最適化することができる。 特に、動的プログラミングアルゴリズムを用いて、SCPの最適ポリシーを求める。 任意の分布シフトと時間的依存の下で,BCIが長期的カバレッジを達成することを実証する。 実験により,BCIは無限長の非形式間隔を回避し,既存手法と比較した場合の予測間隔を著しく短くすることがわかった。

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