論文の概要: Proactive Model Adaptation Against Concept Drift for Online Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08435v3
• Date: Fri, 07 Feb 2025 13:54:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:54:50.924932
• Title: Proactive Model Adaptation Against Concept Drift for Online Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: オンライン時系列予測のためのコンセプトドリフトに対する積極的モデル適応
• Authors: Lifan Zhao, Yanyan Shen,
• Abstract要約: 本稿では,オンライン時系列予測のための新しいプロアクティブモデル適応フレームワークを提案する。 Proceedは最初に、最近使用したトレーニングサンプルと現在のテストサンプルの間のコンセプトドリフトを推定する。 次に、推定ドリフトをパラメータ調整に効率的に変換するために適応生成器を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.50574069148193
• License:
• Abstract: Time series forecasting always faces the challenge of concept drift, where data distributions evolve over time, leading to a decline in forecast model performance. Existing solutions are based on online learning, which continually organize recent time series observations as new training samples and update model parameters according to the forecasting feedback on recent data. However, they overlook a critical issue: obtaining ground-truth future values of each sample should be delayed until after the forecast horizon. This delay creates a temporal gap between the training samples and the test sample. Our empirical analysis reveals that the gap can introduce concept drift, causing forecast models to adapt to outdated concepts. In this paper, we present Proceed, a novel proactive model adaptation framework for online time series forecasting. Proceed first estimates the concept drift between the recently used training samples and the current test sample. It then employs an adaptation generator to efficiently translate the estimated drift into parameter adjustments, proactively adapting the model to the test sample. To enhance the generalization capability of the framework, Proceed is trained on synthetic diverse concept drifts. Extensive experiments on five real-world datasets across various forecast models demonstrate that Proceed brings more performance improvements than the state-of-the-art online learning methods, significantly facilitating forecast models' resilience against concept drifts. Code is available at https://github.com/SJTU-DMTai/OnlineTSF.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、データ分散が時間とともに進化し、予測モデルのパフォーマンスが低下するコンセプトドリフトの課題に常に直面する。 既存のソリューションはオンライン学習に基づいており、最近の時系列観測を新しいトレーニングサンプルとして継続的に整理し、最新のデータに対する予測フィードバックに従ってモデルパラメータを更新する。 しかし、これらは重要な問題を見落としており、各サンプルの真直な将来的な値を得るには、予測の地平線後まで遅らせるべきである。 この遅延は、トレーニングサンプルとテストサンプルの間に時間的ギャップを生じさせる。 我々の経験的分析は、このギャップが概念の漂流を生じさせ、予測モデルが時代遅れの概念に適応することを明らかにする。 本稿では,オンライン時系列予測のための新しいプロアクティブモデル適応フレームワークであるProceedを提案する。 Proceedは最初に、最近使用したトレーニングサンプルと現在のテストサンプルの間のコンセプトドリフトを推定する。 次に適応生成器を用いて、推定ドリフトをパラメータ調整に効率的に変換し、モデルを試験サンプルに積極的に適応させる。 フレームワークの一般化能力を高めるために、Proceedは合成多種多様なコンセプトドリフトに基づいて訓練されている。 さまざまな予測モデルにわたる5つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、Proceedが最先端のオンライン学習方法よりもパフォーマンスの向上をもたらし、予測モデルのコンセプトドリフトに対するレジリエンスを著しく促進していることを示している。 コードはhttps://github.com/SJTU-DM Tai/OnlineTSFで入手できる。

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