論文の概要: Stratify: Unifying Multi-Step Forecasting Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20510v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 16:06:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:06:56.399152
• Title: Stratify: Unifying Multi-Step Forecasting Strategies
• Title（参考訳）: Stratify:マルチステップ予測戦略の統合
• Authors: Riku Green, Grant Stevens, Zahraa Abdallah, Telmo M. Silva Filho,
• Abstract要約: Stratifyは、既存の戦略の予測と統合に対処するフレームワークである。 1080の実験の84%以上で、Stratifyの新たな戦略は、既存のすべての実験と比べてパフォーマンスを改善した。 我々の結果は、既知の予測戦略と新しい予測戦略の最も包括的なベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: A key aspect of temporal domains is the ability to make predictions multiple time steps into the future, a process known as multi-step forecasting (MSF). At the core of this process is selecting a forecasting strategy, however, with no existing frameworks to map out the space of strategies, practitioners are left with ad-hoc methods for strategy selection. In this work, we propose Stratify, a parameterised framework that addresses multi-step forecasting, unifying existing strategies and introducing novel, improved strategies. We evaluate Stratify on 18 benchmark datasets, five function classes, and short to long forecast horizons (10, 20, 40, 80). In over 84% of 1080 experiments, novel strategies in Stratify improved performance compared to all existing ones. Importantly, we find that no single strategy consistently outperforms others in all task settings, highlighting the need for practitioners explore the Stratify space to carefully search and select forecasting strategies based on task-specific requirements. Our results are the most comprehensive benchmarking of known and novel forecasting strategies. We make code available to reproduce our results.
• Abstract（参考訳）: 時間領域の重要な側面は、マルチステップ予測(Multi-step forecasting、MSF)と呼ばれるプロセスである、未来への複数の時間ステップを予測する能力である。 このプロセスの核心は予測戦略の選択であるが、戦略の空間をマップする既存のフレームワークが存在しないため、実践者は戦略選択のためのアドホックな方法が残されている。 本研究では,多段階予測に対処し,既存の戦略を統一し,新規で改良された戦略を導入するためのパラメータ化フレームワークであるStratifyを提案する。 また,Stratifyを18のベンチマークデータセット,5つの関数クラス,および10,20,40,80の予測地平線で評価した。 1080の実験の84%以上で、Stratifyの新たな戦略は、既存のすべての実験と比べてパフォーマンスを改善した。 重要なことは、ひとつの戦略がすべてのタスク設定において他の戦略よりも一貫して優れていることはなく、実践者がタスク固有の要求に基づいた予測戦略を慎重に探索し選択するためのStratify空間を探索する必要性を強調している。 我々の結果は、既知の予測戦略と新しい予測戦略の最も包括的なベンチマークである。 結果の再現に利用可能なコードを作成します。

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