論文の概要: Investigating a Model-Agnostic and Imputation-Free Approach for Irregularly-Sampled Multivariate Time-Series Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15785v2
• Date: Wed, 03 Sep 2025 03:26:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:02.930121
• Title: Investigating a Model-Agnostic and Imputation-Free Approach for Irregularly-Sampled Multivariate Time-Series Modeling
• Title（参考訳）: 不規則サンプリング型多変量時系列モデリングのためのモデル非依存およびインプットフリーアプローチの検討
• Authors: Abhilash Neog, Arka Daw, Sepideh Fatemi Khorasgani, Medha Sawhney, Aanish Pradhan, Mary E. Lofton, Bennett J. McAfee, Adrienne Breef-Pilz, Heather L. Wander, Dexter W Howard, Cayelan C. Carey, Paul Hanson, Anuj Karpatne,
• Abstract要約: MissTSM(Missing Feature-Aware Time Series Modeling)は、IMTSモデリングのための新しいモデルに依存しない、命令なしのアプローチである。 その結果,MissTSMはIMTSの他の手法と比較して競争力があることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.76884948948117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling Irregularly-sampled and Multivariate Time Series (IMTS) is crucial across a variety of applications where different sets of variates may be missing at different time-steps due to sensor malfunctions or high data acquisition costs. Existing approaches for IMTS either consider a two-stage impute-then-model framework or involve specialized architectures specific to a particular model and task. We perform a series of experiments to derive novel insights about the performance of IMTS methods on a variety of semi-synthetic and real-world datasets for both classification and forecasting. We also introduce Missing Feature-aware Time Series Modeling (MissTSM) or MissTSM, a novel model-agnostic and imputation-free approach for IMTS modeling. We show that MissTSM shows competitive performance compared to other IMTS approaches, especially when the amount of missing values is large and the data lacks simplistic periodic structures - conditions common to real-world IMTS applications.
• Abstract（参考訳）: 不規則なサンプルと多変量時系列(IMTS)のモデリングは、センサーの故障や高いデータ取得コストのために異なる時間ステップで異なる変数セットが欠落している様々なアプリケーションにおいて不可欠である。 既存のIMTSのアプローチでは、2段階のインプットモデルフレームワークを検討するか、特定のモデルやタスクに特有のアーキテクチャを扱うかのどちらかである。 我々は、分類と予測の両方のために、様々な半合成および実世界のデータセット上でIMTS法の性能に関する新しい知見を得るために、一連の実験を行った。 MissTSM(Missing Feature-Aware Time Series Modeling)やMissTSM(MissTSM)についても紹介する。 実世界のIMTSアプリケーションに共通する単純な周期構造が欠如している場合に,MissTSMが他のIMTS手法と比較して競合性能を示すことを示す。

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