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/2406.14904v2
• Date: Fri, 17 Jan 2025 15:59:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 17:59:09.47036
• 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: 予測区間を構築する場合,標準測度だけでは不十分である。 我々は、不規則な量子回帰とウィッジ適応型コンフォーマル推論を組み合わせることを提案する。 この組み合わせのアプローチは、妥当性と効率性に関する典型的なベンチマークを満たしたり、超えたりすることを示します。
• 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: Constructing prediction intervals for time series forecasting is challenging, particularly when practitioners rely solely on point forecasts. While previous research has focused on creating increasingly efficient intervals, we argue that standard measures alone are inadequate. Beyond efficiency, prediction intervals must adapt their width based on the difficulty of the prediction while preserving coverage regardless of complexity. To address these issues, we propose combining Heteroscedastic Quantile Regression (HQR) with Width-Adaptive Conformal Inference (WACI). This integrated procedure guarantees theoretical coverage and enables interval widths to vary with predictive uncertainty. We assess its performance using both a synthetic example and a real world Electricity Price Forecasting scenario. Our results show that this combined approach meets or surpasses typical benchmarks for validity and efficiency, while also fulfilling important yet often overlooked practical requirements.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測のための予測間隔を構築することは、特に実践者がポイント予測のみに依存する場合、困難である。 これまでの研究では、より効率的な間隔を作ることに焦点が当てられていたが、標準措置だけでは不十分であると主張する。 効率性を超えて、予測間隔は、複雑さに関係なくカバレッジを維持しながら、予測の難しさに基づいて幅を調整する必要がある。 これらの問題に対処するために、HQRとWidth-Adaptive Conformal Inference(WACI)を組み合わせることを提案する。 この統合手順は理論的カバレッジを保証し、予測の不確実性に応じて間隔幅を変更できるようにする。 合成例と実世界の電力価格予測シナリオの両方を用いて,その性能を評価する。 以上の結果から,本手法は有効性と効率のベンチマークに適合し,また,重要かつ見落とされがちな実用要件を満たすことが示唆された。

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