論文の概要: Food for thought: How can machine learning help better predict and understand changes in food prices?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06472v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 13:17:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:48.037232
• Title: Food for thought: How can machine learning help better predict and understand changes in food prices?
• Title（参考訳）: 思考のための食べ物: 機械学習は、食品価格の変化をより正確に予測し理解するのにどのように役立つか?
• Authors: Kristina L. Kupferschmidt, James Requiema, Mya Simpson, Zohrah Varsallay, Ethan Jackson, Cody Kupferschmidt, Sara El-Shawa, Graham W. Taylor,
• Abstract要約: この研究は、カナダにおける食料価格の変動に関する体系的な理解の欠如に対処する。 カナダ食品価格報告書(CPFR)は、来年のインフレを予想する年次刊行物である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.500202526216084
• License:
• Abstract: In this work, we address a lack of systematic understanding of fluctuations in food affordability in Canada. Canada's Food Price Report (CPFR) is an annual publication that predicts food inflation over the next calendar year. The published predictions are a collaborative effort between forecasting teams that each employ their own approach at Canadian Universities: Dalhousie University, the University of British Columbia, the University of Saskatchewan, and the University of Guelph/Vector Institute. While the University of Guelph/Vector Institute forecasting team has leveraged machine learning (ML) in previous reports, the most recent editions (2024--2025) have also included a human-in-the-loop approach. For the 2025 report, this focus was expanded to evaluate several different data-centric approaches to improve forecast accuracy. In this study, we evaluate how different types of forecasting models perform when estimating food price fluctuations. We also examine the sensitivity of models that curate time series data representing key factors in food pricing.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,カナダにおける食料価格変動の体系的理解の欠如に対処する。 カナダ食品価格報告書(CPFR)は、来年のインフレを予想する年次刊行物である。 Dalhousie大学、ブリティッシュコロンビア大学、サスカチュワン大学、ゲルフ・ベクター大学などカナダの大学でそれぞれ独自のアプローチを採用している予測チーム間の共同作業である。 Guelph/Vector Instituteの予測チームは、以前のレポートで機械学習(ML)を利用しているが、最新のエディション(2024-2025)には、ループへの人間的アプローチも含まれている。 2025年のレポートでは、この焦点が拡張され、予測精度を改善するために、いくつかの異なるデータ中心のアプローチが評価された。 本研究では,食品価格変動の予測において,異なる種類の予測モデルがどのように機能するかを評価する。 また、食品価格の重要な要因を示す時系列データをキュレートするモデルの感度についても検討した。

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