論文の概要: ImputeGAP: A Comprehensive Library for Time Series Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15250v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 14:24:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:21:55.869131
• Title: ImputeGAP: A Comprehensive Library for Time Series Imputation
• Title（参考訳）: ImputeGAP: 時系列インプットのための総合ライブラリ
• Authors: Quentin Nater, Mourad Khayati, Jacques Pasquier,
• Abstract要約: ImputeGAPは時系列計算のための包括的なライブラリである。 多様な計算方法とモジュラーの欠如したデータシミュレーションをサポートしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35502600490147196
• License:
• Abstract: With the prevalence of sensor failures, imputation--the process of estimating missing values--has emerged as the cornerstone of time series data preparation. While numerous imputation algorithms have been developed to address these data gaps, existing libraries provide limited support. Furthermore, they often lack the ability to simulate realistic patterns of time series missing data and fail to account for the impact of imputation on subsequent downstream analysis. This paper introduces ImputeGAP, a comprehensive library for time series imputation that supports a diverse range of imputation methods and modular missing data simulation catering to datasets with varying characteristics. The library includes extensive customization options, such as automated hyperparameter tuning, benchmarking, explainability, downstream evaluation, and compatibility with popular time series frameworks.
• Abstract（参考訳）: センサの故障が頻発するにつれ、インプット、すなわち欠落した値を推定するプロセスが時系列データ作成の基盤として浮上した。 データギャップに対処するために多くの計算アルゴリズムが開発されているが、既存のライブラリは限定的なサポートを提供している。 さらに、時系列の欠落したデータの現実的なパターンをシミュレートする能力が欠如しており、その後の下流分析への影響を説明できないこともしばしばある。 本稿では,様々な特徴を持つデータセットに対応する多種多様な計算手法とモジュール不足データシミュレーションをサポートする,時系列計算のための包括的ライブラリであるImputeGAPを紹介する。 ライブラリには、自動ハイパーパラメータチューニング、ベンチマーク、説明可能性、ダウンストリーム評価、一般的な時系列フレームワークとの互換性など、広範なカスタマイズオプションが含まれている。

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