論文の概要: Hierarchical Evaluation Function: A Multi-Metric Approach for Optimizing Demand Forecasting Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13057v2
• Date: Mon, 01 Sep 2025 19:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.631044
• Title: Hierarchical Evaluation Function: A Multi-Metric Approach for Optimizing Demand Forecasting Models
• Title（参考訳）: 階層的評価関数:需要予測モデル最適化のためのマルチメトリックアプローチ
• Authors: Adolfo González, Víctor Parada,
• Abstract要約: 階層的評価関数(Hierarchical Evaluation Function, HEF)は、R2, MAE, RMSEを階層的および動的フレームワークに統合する複合関数である。 HEFは、R2、Global Relative Precision、RMSE、RMSSEといったグローバルメトリクスにおいて、評価関数として使われるMAEを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.479839492673697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Inventory management in dynamic and competitive business environments presents multidimensional challenges, particularly in the face of demand uncertainty and logistical and financial constraints. In this context, accurate demand forecasting is critical for optimizing resources and anticipating market fluctuations. However, the isolated use of traditional metrics such as Mean Absolute Error (MAE) or Root Mean Squared Error (RMSE) can lead to biased evaluations and limit model robustness. To address this limitation, we propose the Hierarchical Evaluation Function (HEF), a composite function that integrates R2, MAE, and RMSE under a hierarchical and dynamic framework, complemented by adaptive penalties. The study implements HEF in the optimization of multiple prediction models, applying Grid Search, Particle Swarm Optimization (PSO), and Optuna, and evaluating their performance on reference databases (Walmart, M3, M4, and M5). The results, validated using statistical tests, confirm that HEF consistently outperforms the MAE used as the evaluation function in global metrics such as R2, Global Relative Precision, RMSE, and RMSSE, improving explanatory power and stability against extreme errors. In contrast, the MAE retains advantages in simplicity and computational efficiency. In summary, HEF constitutes a robust and adaptive alternative for highly variable environments, providing a solid framework for model selection and hyperparameter optimization.
• Abstract（参考訳）: 動的かつ競争的なビジネス環境における在庫管理は、特に需要の不確実性や物流や財務上の制約に直面して、多次元的な課題を提起する。 この文脈では、資源の最適化と市場の変動を予測するために、正確な需要予測が重要である。 しかし、Mean Absolute Error (MAE) や Root Mean Squared Error (RMSE) のような伝統的なメトリクスの孤立した使用は、バイアス付き評価とモデルロバスト性を制限する可能性がある。 この制限に対処するために,R2, MAE, RMSEを階層的かつ動的に統合し,適応的な罰則を補完する複合関数である階層的評価関数(HEF)を提案する。 この研究は、複数の予測モデルの最適化、Grid Search、Particle Swarm Optimization (PSO)、Optunaの適用、参照データベース(Walmart、M3、M4、M5)の性能評価において、HEFを実装している。 その結果,HEFは,R2,Global Relative Precision,RMSE,RMSSEなどの大域的指標において,評価関数として使用するMAEを一貫して上回り,説明力や極端なエラーに対する安定性が向上していることが確認された。 対照的に、MAEは単純さと計算効率の利点を保っている。 要約すると、HEFは高可変環境に対する堅牢で適応的な代替手段であり、モデル選択とハイパーパラメータ最適化のための確かなフレームワークを提供する。

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