論文の概要: Conformal Prediction for Hierarchical Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13479v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 17:26:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:12:52.010848
• Title: Conformal Prediction for Hierarchical Data
• Title（参考訳）: 階層データの等角予測
• Authors: Guillaume Principato, Yvenn Amara-Ouali, Yannig Goude, Bachir Hamrouche, Jean-Michel Poggi, Gilles Stoltz,
• Abstract要約: コンフォーマル予測と予測再構成を組み合わせた第1ステップを提案する。 予測セットの効率を向上しつつ,SCPが付与した妥当性が保たれていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.580128181112309
• License:
• Abstract: Reconciliation has become an essential tool in multivariate point forecasting for hierarchical time series. However, there is still a lack of understanding of the theoretical properties of probabilistic Forecast Reconciliation techniques. Meanwhile, Conformal Prediction is a general framework with growing appeal that provides prediction sets with probabilistic guarantees in finite sample. In this paper, we propose a first step towards combining Conformal Prediction and Forecast Reconciliation by analyzing how including a reconciliation step in the Split Conformal Prediction (SCP) procedure enhances the resulting prediction sets. In particular, we show that the validity granted by SCP remains while improving the efficiency of the prediction sets. We also advocate a variation of the theoretical procedure for practical use. Finally, we illustrate these results with simulations.
• Abstract（参考訳）: 階層的時系列の多変量点予測において、和解は重要なツールとなっている。 しかし、確率的予測再構成手法の理論的性質についてはまだ理解されていない。 一方、コンフォーマル予測(Conformal Prediction)は、有限サンプルにおける確率的保証を備えた予測セットを提供する、魅力を増す一般的なフレームワークである。 本稿では,SCP (Split Conformal Prediction) 手法において,コンフォーマル予測 (Conformal Prediction) とフォアキャスト再構成 (Forecast Reconciliation) を組み合わせるための第一歩として,コンフォーマル予測 (Conformal Reconciliation) とコンフォーマル予測 (Forecast Reconciliation) を併用した手法を提案する。 特に,予測セットの効率を向上しつつ,SCPが付与した妥当性が維持されていることを示す。 また,実用化のための理論的手続きのバリエーションも提唱する。 最後に、これらの結果をシミュレーションで説明する。

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