論文の概要: SPADE-S: A Sparsity-Robust Foundational Forecaster

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21155v2
• Date: Wed, 06 Aug 2025 00:19:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 15:43:09.406941
• Title: SPADE-S: A Sparsity-Robust Foundational Forecaster
• Title（参考訳）: SPADE-S:スポーシティ・ロバスト・ファンデーション・フォアキャスター
• Abstract要約: SPADE-Sは、マグニチュードとスパシティベースの体系的バイアスを著しく低減し、全体的な予測精度を向上させる頑健な予測アーキテクチャである。 本研究では,SPADE-Sが予測精度を最大15%向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.818058575031888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite significant advancements in time series forecasting, accurate modeling of time series with strong heterogeneity in magnitude and/or sparsity patterns remains challenging for state-of-the-art deep learning architectures. We identify several factors that lead existing models to systematically underperform on low-magnitude and sparse time series, including loss functions with implicit biases toward high-magnitude series, training-time sampling methods, and limitations of time series encoding methods. SPADE-S is a robust forecasting architecture that significantly reduces magnitude- and sparsity-based systematic biases and improves overall prediction accuracy. Empirical results demonstrate that SPADE-S outperforms existing state-of-the-art approaches across a diverse set of use cases in demand forecasting. In particular, we show that, depending on the quantile forecast and magnitude of the series, SPADE-S can improve forecast accuracy by up to 15%. This results in P90 overall forecast accuracy gains of 2.21%, 6.58%, and 4.28%, and P50 forecast accuracy gains of 0.92%, 0.77%, and 1.95%, respectively, for each of three distinct datasets, ranging from 3 million to 700 million series, from a large online retailer.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測の大幅な進歩にもかかわらず、大規模および/またはスパーシティパターンの強い異質性を持つ時系列の正確なモデリングは、最先端のディープラーニングアーキテクチャでは難しいままである。 既存のモデルが低次・スパース級数で体系的に過小評価される要因として,高次数に対する暗黙バイアスのある損失関数,トレーニング時間サンプリング手法,時系列符号化手法の制限などを挙げる。 SPADE-Sは、マグニチュードとスパシティベースの体系的バイアスを著しく低減し、全体的な予測精度を向上させる頑健な予測アーキテクチャである。 実証的な結果から、SPADE-Sは需要予測における様々なユースケースにおいて、既存の最先端アプローチよりも優れていることが示された。 特に,SPADE-Sが予測精度を最大15%向上できることを示す。 この結果、P90の全体的な予測精度は2.21%、6.58%、および4.28%、P50の予測精度は0.92%、0.77%、および1.95%で、それぞれ大きなオンライン小売業者から300万から7億までの3つの異なるデータセットに対して上昇する。

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