論文の概要: Deconfounding Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21328v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 12:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:41:59.876446
• Title: Deconfounding Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測の打ち切り
• Authors: Wentao Gao, Feiyu Yang, Mengze Hong, Xiaojing Du, Zechen Hu, Xiongren Chen, Ziqi Xu,
• Abstract要約: 時系列予測は様々な領域において重要な課題であり、正確な予測は情報的な意思決定を促進する。 従来の予測手法は、しばしば将来の結果を予測するために変数の現在の観測に依存している。 本稿では,過去のデータから得られた潜在的共同設立者の表現を取り入れた予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5967186772129907
• License:
• Abstract: Time series forecasting is a critical task in various domains, where accurate predictions can drive informed decision-making. Traditional forecasting methods often rely on current observations of variables to predict future outcomes, typically overlooking the influence of latent confounders, unobserved variables that simultaneously affect both the predictors and the target outcomes. This oversight can introduce bias and degrade the performance of predictive models. In this study, we address this challenge by proposing an enhanced forecasting approach that incorporates representations of latent confounders derived from historical data. By integrating these confounders into the predictive process, our method aims to improve the accuracy and robustness of time series forecasts. The proposed approach is demonstrated through its application to climate science data, showing significant improvements over traditional methods that do not account for confounders.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は様々な領域において重要な課題であり、正確な予測は情報的な意思決定を促進する。 従来の予測手法は、しばしば将来の成果を予測するために変数の現在の観察に依存しており、一般的には、予測者と目標結果の両方に同時に影響を与える観測されていない変数である、潜伏した共同設立者の影響を見落としている。 この監視はバイアスを導入し、予測モデルの性能を低下させる。 本研究では,歴史資料から得られた潜在的共同設立者の表現を取り入れた予測手法を提案することで,この問題に対処する。 これらの共同創設者を予測プロセスに統合することにより,時系列予測の精度と堅牢性を向上させることを目的とする。 提案手法は気候科学データへの適用を通じて実証され、共同設立者を考慮しない従来の手法よりも大幅に改善されている。

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