論文の概要: Conformal prediction for multi-dimensional time series by ellipsoidal
sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03850v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 16:55:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 14:24:02.814614
- Title: Conformal prediction for multi-dimensional time series by ellipsoidal
sets
- Title(参考訳): 楕円集合による多次元時系列の等角予測
- Authors: Chen Xu, Hanyang Jiang, Yao Xie
- Abstract要約: コンフォーマル予測(CP)は、分布のない、モデルに依存しない、理論的に健全であるため、不確実性定量化の一般的な方法である。
本研究では,多変量応答の予測領域を構築するために,$textttMultiDimS PCI$という逐次CP手法を開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.61111658749199
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conformal prediction (CP) has been a popular method for uncertainty
quantification because it is distribution-free, model-agnostic, and
theoretically sound. For forecasting problems in supervised learning, most CP
methods focus on building prediction intervals for univariate responses. In
this work, we develop a sequential CP method called $\texttt{MultiDimSPCI}$
that builds prediction regions for a multivariate response, especially in the
context of multivariate time series, which are not exchangeable. Theoretically,
we estimate finite-sample high-probability bounds on the conditional coverage
gap. Empirically, we demonstrate that $\texttt{MultiDimSPCI}$ maintains valid
coverage on a wide range of multivariate time series while producing smaller
prediction regions than CP and non-CP baselines.
- Abstract(参考訳): 共形予測(cp)は分布のない、モデル非依存、理論的に健全であるため、不確実性定量化の一般的な方法である。
教師あり学習における予測問題に対して、ほとんどのCP手法は単変量応答の予測区間の構築に重点を置いている。
本研究では,多変量応答の予測領域を構築する$\texttt{multidimspci}$と呼ばれる逐次cp法を開発した。
理論的には、条件付きカバレッジギャップの有限サンプル高確率境界を推定する。
実証的に、$\texttt{MultiDimSPCI}$は、CPや非CPのベースラインよりも小さな予測領域を生成しながら、幅広い多変量時系列の有効なカバレッジを維持している。
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