Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training and Evaluating Causal Forecasting Models for Time-Series

論文の概要: Training and Evaluating Causal Forecasting Models for Time-Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00126v1
Date: Thu, 31 Oct 2024 18:27:54 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-05 14:42:40.240428
Title: Training and Evaluating Causal Forecasting Models for Time-Series
Title（参考訳）: 時系列の因果予測モデルの訓練と評価
Authors: Thomas Crasson, Yacine Nabet, Mathias Lécuyer,
Abstract要約: 統計的学習フレームワークを拡張して、トレーニング分布外の行動の効果を予測する際に、より一般化した因果的時系列モデルをトレーニングする。我々は、経済で人気のある回帰不連続デザインを活用して、因果治療効果のテストセットを構築します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1218431616419589
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Abstract: Deep learning time-series models are often used to make forecasts that inform downstream decisions. Since these decisions can differ from those in the training set, there is an implicit requirement that time-series models will generalize outside of their training distribution. Despite this core requirement, time-series models are typically trained and evaluated on in-distribution predictive tasks. We extend the orthogonal statistical learning framework to train causal time-series models that generalize better when forecasting the effect of actions outside of their training distribution. To evaluate these models, we leverage Regression Discontinuity Designs popular in economics to construct a test set of causal treatment effects.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングの時系列モデルは、下流の意思決定を知らせる予測にしばしば使用される。これらの決定はトレーニングセットと異なる可能性があるため、時系列モデルはトレーニングディストリビューションの外で一般化されるという暗黙の要求がある。このコア要件にもかかわらず、時系列モデルは典型的にトレーニングされ、分布内予測タスクで評価される。我々は、直交統計学習フレームワークを拡張して、トレーニング分布外の行動の効果を予測する際に、より一般化した因果時系列モデルを訓練する。これらのモデルを評価するために、経済で人気のある回帰不連続設計を活用し、因果治療効果のテストセットを構築する。

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