論文の概要: Zero-Shot Forecasting Mortality Rates: A Global Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13521v1
• Date: Sat, 17 May 2025 13:27:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.361221
• Title: Zero-Shot Forecasting Mortality Rates: A Global Study
• Title（参考訳）: ゼロショット予測死亡率:グローバル調査
• Authors: Gabor Petnehazi, Laith Al Shaggah, Jozsef Gall, Bernadett Aradi,
• Abstract要約: TimesFMとChronosの2つの最先端基盤モデルと、従来の機械学習と機械学習に基づく手法を評価した。 死亡データを微調整したCHRONOSは、長期的な精度を著しく向上させた。 死亡データに基づいて訓練されたランダムフォレストモデルは、全体的なパフォーマンスで最高のものとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores the potential of zero-shot time series forecasting, an innovative approach leveraging pre-trained foundation models, to forecast mortality rates without task-specific fine-tuning. We evaluate two state-of-the-art foundation models, TimesFM and CHRONOS, alongside traditional and machine learning-based methods across three forecasting horizons (5, 10, and 20 years) using data from 50 countries and 111 age groups. In our investigations, zero-shot models showed varying results: while CHRONOS delivered competitive shorter-term forecasts, outperforming traditional methods like ARIMA and the Lee-Carter model, TimesFM consistently underperformed. Fine-tuning CHRONOS on mortality data significantly improved long-term accuracy. A Random Forest model, trained on mortality data, achieved the best overall performance. These findings underscore the potential of zero-shot forecasting while highlighting the need for careful model selection and domain-specific adaptation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,タスク固有の微調整を行わずに死亡率を予測するために,事前学習した基礎モデルを活用する革新的な手法であるゼロショット時系列予測の可能性を探るものである。 我々は、50か国と111の年齢グループのデータを用いて、3つの予測地平線(5年、10年、20年)にわたる伝統的な機械学習ベースの手法とともに、最先端の基礎モデルであるTimesFMとChronosを評価した。 CHRONOSはARIMAやLee-Carterモデルといった従来の手法よりも優れているが、TimesFMは一貫して性能が劣っている。 死亡データを微調整したCHRONOSは、長期的な精度を著しく向上させた。 死亡データに基づいて訓練されたランダムフォレストモデルは、全体的なパフォーマンスで最高のものとなった。 これらの結果は、注意深いモデル選択とドメイン固有の適応の必要性を強調しながら、ゼロショット予測の可能性を強調している。

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