論文の概要: The 2023/24 VIEWS Prediction Challenge: Predicting the Number of Fatalities in Armed Conflict, with Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11045v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 08:24:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 12:09:54.866120
- Title: The 2023/24 VIEWS Prediction Challenge: Predicting the Number of Fatalities in Armed Conflict, with Uncertainty
- Title（参考訳）: 2023/24 VIEWS 予測課題:武器紛争における死者数予測の不確実性
- Authors: Håvard Hegre, Paola Vesco, Michael Colaresi, Jonas Vestby, Alexa Timlick, Noorain Syed Kazmi, Friederike Becker, Marco Binetti, Tobias Bodentien, Tobias Bohne, Patrick T. Brandt, Thomas Chadefaux, Simon Drauz, Christoph Dworschak, Vito D'Orazio, Cornelius Fritz, Hannah Frank, Kristian Skrede Gleditsch, Sonja Häffner, Martin Hofer, Finn L. Klebe, Luca Macis, Alexandra Malaga, Marius Mehrl, Nils W. Metternich, Daniel Mittermaier, David Muchlinski, Hannes Mueller, Christian Oswald, Paola Pisano, David Randahl, Christopher Rauh, Lotta Rüter, Thomas Schincariol, Benjamin Seimon, Elena Siletti, Marco Tagliapietra, Chandler Thornhill, Johan Vegelius, Julian Walterskirchen,
- Abstract要約: 本項では、武装紛争における死者数の予測を目標とする予測課題について概説する。
コントリビューションの形式、評価基準、手順、コントリビューションの簡単な概要を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.080921327359533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This draft article outlines a prediction challenge where the target is to forecast the number of fatalities in armed conflicts, in the form of the UCDP `best' estimates, aggregated to the VIEWS units of analysis. It presents the format of the contributions, the evaluation metric, and the procedures, and a brief summary of the contributions. The article serves a function analogous to a pre-analysis plan: a statement of the forecasting models made publicly available before the true future prediction window commences. More information on the challenge, and all data referred to in this document, can be found at https://viewsforecasting.org/research/prediction-challenge-2023.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,武力紛争における死者数の予測を,VIEWS分析単位に集約したUCDP `best'推定形式で行うことを目的とした予測課題について概説する。
コントリビューションの形式、評価基準、手順、コントリビューションの簡単な概要を提示する。
この記事は、分析前の計画に類似した機能を提供する: 真の将来の予測ウィンドウが始まる前に公開された予測モデルのステートメント。
チャレンジの詳細と、この文書で言及されているすべてのデータは、https://viewsforecasting.org/research/prediction-challenge-2023で見ることができる。
関連論文リスト
- Wisdom of the Crowds in Forecasting: Forecast Summarization for Supporting Future Event Prediction [17.021220773165016]
Future Event Prediction (FEP) は、複数のドメインにまたがる需要とアプリケーションの範囲にまたがる重要なアクティビティである。
予測方法の1つは、将来についての集合的な意見を収集して集約し、累積的な視点が今後の出来事の可能性を推定する可能性をもたらすように予測することである。
本研究では,個々の予測を集約することで,群衆の知恵に基づく今後のイベント予測を支援するために,既存の研究・フレームワークを編成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-12T08:35:10Z) - High-dimensional point forecast combinations for emergency department demand [0.19348290147402303]
救急部門(ED)の入院を予知する現在の研究は、疾患の集合体や特異な疾患の種類に焦点を当てている。
本研究では,原因別ED入院の予測に多数の予測個別モデルを組み合わせるための高次元予測組合せスキームを提案する。
単純な予測組み合わせは、原因によって約3.81%-23.54%の予測精度が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-20T07:39:37Z) - Consistency Checks for Language Model Forecasters [54.62507816753479]
予測器の性能を,論理的に異なる質問に対する予測の整合性の観点から測定する。
我々は,一連の基本質問を生成し,これらの質問から整合性チェックをインスタンス化し,予測者の予測を導き,予測の整合性を測定する自動評価システムを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-24T16:51:35Z) - Bin-Conditional Conformal Prediction of Fatalities from Armed Conflict [0.5312303275762104]
両条件共形予測(bin-conditional conformal prediction)と呼ぶ共形予測アルゴリズムを新たに導入する。
この手法により,任意の予測モデルに対して,個々のレベルの予測間隔を得ることができる。
両条件共形予測アルゴリズムを用いて、武装紛争による死亡率の予測を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T14:41:42Z) - Performative Time-Series Forecasting [71.18553214204978]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T18:34:29Z) - Predicting from Predictions [18.393971232725015]
観測データから,結果に対する予測の因果的影響を同定する方法について検討した。
予測から予測する教師あり学習は,特徴,予測,結果の間の伝達可能な機能的関係を見出すことができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-15T16:57:02Z) - What Should I Know? Using Meta-gradient Descent for Predictive Feature
Discovery in a Single Stream of Experience [63.75363908696257]
計算強化学習は、未来の感覚の予測を通じて、エージェントの世界の知覚を構築しようとする。
この一連の作業において、オープンな課題は、エージェントがどの予測が意思決定を最も支援できるかを、無限に多くの予測から決定することである。
本稿では,エージェントが何を予測するかを学習するメタ段階的な降下過程,(2)選択した予測の見積もり,3)将来の報酬を最大化するポリシーを生成する方法を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-13T21:31:06Z) - Uncertainty estimation of pedestrian future trajectory using Bayesian
approximation [137.00426219455116]
動的トラフィックシナリオでは、決定論的予測に基づく計画は信頼できない。
著者らは、決定論的アプローチが捉えられない近似を用いて予測中の不確実性を定量化する。
将来の状態の不確実性に対する降雨重量と長期予測の影響について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-04T04:23:38Z) - Test-time Collective Prediction [73.74982509510961]
マシンラーニングの複数のパーティは、将来のテストポイントを共同で予測したいと考えています。
エージェントは、すべてのエージェントの集合の集合的な専門知識の恩恵を受けることを望んでいるが、データやモデルパラメータを解放する意思はないかもしれない。
我々は、各エージェントの事前学習モデルを利用して、テスト時に集合的な予測を行う分散型メカニズムを探索する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-22T18:29:58Z) - Counterfactual Predictions under Runtime Confounding [74.90756694584839]
本研究は, 過去のデータからすべての関連要因を抽出した環境で, 事実予測タスクについて検討する。
本稿では,この環境下での対実予測モデル学習のための2次ロバスト手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-30T15:49:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。