論文の概要: Enhancing reliability in prediction intervals using point forecasters: Heteroscedastic Quantile Regression and Width-Adaptive Conformal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14904v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 06:51:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 14:33:07.195097
• Title: Enhancing reliability in prediction intervals using point forecasters: Heteroscedastic Quantile Regression and Width-Adaptive Conformal Inference
• Title（参考訳）: 点予測器を用いた予測区間の信頼性向上:ヘテロセダスティック量子回帰と幅適応等角推論
• Authors: Carlos Sebastián, Carlos E. González-Guillén, Jesús Juan,
• Abstract要約: 一組のインターバルを評価する際には、従来の対策だけでは不十分である、と我々は主張する。 間隔は長さによって変化しなければならないが、この変化は予測の難しさに直接関係している。 本稿では,HQRモデルとWidth-Adaptive Conformal Inference(WACI)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Building prediction intervals for time series forecasting problems presents a complex challenge, particularly when relying solely on point predictors, a common scenario for practitioners in the industry. While research has primarily focused on achieving increasingly efficient valid intervals, we argue that, when evaluating a set of intervals, traditional measures alone are insufficient. There are additional crucial characteristics: the intervals must vary in length, with this variation directly linked to the difficulty of the prediction, and the coverage of the interval must remain independent of the difficulty of the prediction for practical utility. We propose the Heteroscedastic Quantile Regression (HQR) model and the Width-Adaptive Conformal Inference (WACI) method, providing theoretical coverage guarantees, to overcome those issues, respectively. The methodologies are evaluated in the context of Electricity Price Forecasting and Wind Power Forecasting, representing complex scenarios in time series forecasting. The results demonstrate that HQR and WACI not only improve or achieve typical measures of validity and efficiency but also successfully fulfil the commonly ignored mentioned characteristics.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測問題に対する予測間隔を構築することは、特に業界の実践者にとって一般的なシナリオであるポイント予測にのみ依存する場合、複雑な課題を示す。 研究は主に効率のよい有効区間の達成に焦点を合わせてきたが、一組の間隔を評価する場合、従来の尺度だけでは不十分である、と我々は論じている。 間隔は長さによって変化し、この変化は予測の難易度に直接関連し、間隔のカバレッジは実用性予測の難易度とは独立に保たなければならない。 本稿では,HQRモデルとWidth-Adaptive Conformal Inference(WACI)手法を提案する。 これらの手法は, 電力価格予測と風力発電予測の文脈で評価され, 時系列予測における複雑なシナリオを表す。 その結果, HQR と WACI は, 有効性と効率の典型的な尺度を改良し, 達成するだけでなく, 一般的に言及されている特徴を満たすことができた。

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