論文の概要: Metal Price Spike Prediction via a Neurosymbolic Ensemble Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12785v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 17:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:30.911351
• Title: Metal Price Spike Prediction via a Neurosymbolic Ensemble Approach
• Title（参考訳）: ニューロシンボリック・アンサンブル法による金属価格スパイク予測
• Authors: Nathaniel Lee, Noel Ngu, Harshdeep Singh Sahdev, Pramod Motaganahall, Al Mehdi Saadat Chowdhury, Bowen Xi, Paulo Shakarian,
• Abstract要約: 我々の研究は、複数のニューラルモデルとシンボリックエラー検出と修正規則を統合した、ニューロシンボリックアンサンブルフレームワークを導入している。 提案手法は,最大6.42%の精度向上,29.41%のリコール,13.24%のF1増加を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11307909320590358
• License:
• Abstract: Predicting price spikes in critical metals such as Cobalt, Copper, Magnesium, and Nickel is crucial for mitigating economic risks associated with global trends like the energy transition and reshoring of manufacturing. While traditional models have focused on regression-based approaches, our work introduces a neurosymbolic ensemble framework that integrates multiple neural models with symbolic error detection and correction rules. This framework is designed to enhance predictive accuracy by correcting individual model errors and offering interpretability through rule-based explanations. We show that our method provides up to 6.42% improvement in precision, 29.41% increase in recall at 13.24% increase in F1 over the best performing neural models. Further, our method, as it is based on logical rules, has the benefit of affording an explanation as to which combination of neural models directly contribute to a given prediction.
• Abstract（参考訳）: コバルト、銅、マグネシウム、ニッケルなどの臨界金属の価格急騰の予測は、エネルギー移行や製造のリショアといった世界的なトレンドに伴う経済リスクを軽減するために不可欠である。 従来のモデルは回帰に基づくアプローチに重点を置いているが、我々の研究は、複数のニューラルモデルとシンボリックエラー検出と修正規則を統合するニューロシンボリックアンサンブルフレームワークを導入している。 このフレームワークは、個々のモデルエラーを修正し、ルールベースの説明を通じて解釈可能性を提供することにより、予測精度を向上させるように設計されている。 提案手法は,最大6.42%の精度向上,29.41%のリコール,13.24%のF1増加を実現している。 さらに,この手法は論理的ルールに基づいており,どの組み合わせのニューラルモデルが与えられた予測に直接寄与するかを説明できるという利点がある。

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