論文の概要: STEB: In Search of the Best Evaluation Approach for Synthetic Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21160v1
- Date: Tue, 27 May 2025 13:15:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.66366
- Title: STEB: In Search of the Best Evaluation Approach for Synthetic Time Series
- Title（参考訳）: STEB:Synthetic Time Seriesのベスト評価手法の探索
- Authors: Michael Stenger, Robert Leppich, André Bauer, Samuel Kounev,
- Abstract要約: 合成時系列評価ベンチマーク(STEB)を提案する。
STEBは信頼性とスコアの整合性を測定するための指標を計算する。
実行時間、テストエラーを追跡し、シーケンシャルかつ並列な操作モードを特徴とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5216923314390733
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing need for synthetic time series, due to data augmentation or privacy regulations, has led to numerous generative models, frameworks, and evaluation measures alike. Objectively comparing these measures on a large scale remains an open challenge. We propose the Synthetic Time series Evaluation Benchmark (STEB) -- the first benchmark framework that enables comprehensive and interpretable automated comparisons of synthetic time series evaluation measures. Using 10 diverse datasets, randomness injection, and 13 configurable data transformations, STEB computes indicators for measure reliability and score consistency. It tracks running time, test errors, and features sequential and parallel modes of operation. In our experiments, we determine a ranking of 41 measures from literature and confirm that the choice of upstream time series embedding heavily impacts the final score.
- Abstract（参考訳）: データ拡張やプライバシー規制による合成時系列の必要性の高まりにより、多くの生成モデル、フレームワーク、評価指標が生まれている。
これらの尺度を大規模に客観的に比較することは、未解決の課題である。
我々は,合成時系列評価尺度の総合的かつ解釈可能な自動比較を可能にする最初のベンチマークフレームワークであるSynthetic Time Series Evaluation Benchmark (STEB)を提案する。
10の多様なデータセット、ランダムなインジェクション、13のコンフィギュレーション可能なデータ変換を使用して、STEBは信頼性とスコアの一貫性を計測するインジケータを算出する。
実行時間、テストエラーを追跡し、シーケンシャルかつ並列な操作モードを特徴とする。
本実験では,文献から41の項目をランク付けし,上流時系列の組込みの選択が最終スコアに大きく影響することを確認する。
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