論文の概要: ELATE: Evolutionary Language model for Automated Time-series Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14667v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 12:36:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.450063
• Title: ELATE: Evolutionary Language model for Automated Time-series Engineering
• Title（参考訳）: ELATE: 自動時系列エンジニアリングのための進化型言語モデル
• Authors: Andrew Murray, Danial Dervovic, Michael Cashmore,
• Abstract要約: ELATE(Evolutionary Language Model for Automated Time-Series Engineering)を導入し、時系列データのための機能エンジニアリングを自動化する。 ELATEは時系列統計測度と特徴重要度を用いて特徴のガイドとプーンを行い、言語モデルは新しい文脈に関連のある特徴変換を提案する。 実験の結果,ELATEは様々な領域で平均8.4%の精度で予測精度を向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.121963121603413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time-series prediction involves forecasting future values using machine learning models. Feature engineering, whereby existing features are transformed to make new ones, is critical for enhancing model performance, but is often manual and time-intensive. Existing automation attempts rely on exhaustive enumeration, which can be computationally costly and lacks domain-specific insights. We introduce ELATE (Evolutionary Language model for Automated Time-series Engineering), which leverages a language model within an evolutionary framework to automate feature engineering for time-series data. ELATE employs time-series statistical measures and feature importance metrics to guide and prune features, while the language model proposes new, contextually relevant feature transformations. Our experiments demonstrate that ELATE improves forecasting accuracy by an average of 8.4% across various domains.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測では、機械学習モデルを使用して将来の値を予測する。 既存の機能が新しいものになるように変換される機能エンジニアリングは、モデルパフォーマンスを向上させるために重要であるが、手動で時間を要することが多い。 既存の自動化の試みは、計算にコストがかかり、ドメイン固有の洞察が欠けている、徹底的な列挙に依存している。 ELATE(Evolutionary Language model for Automated Time-Series Engineering)を導入し、進化的フレームワーク内の言語モデルを活用し、時系列データのための機能エンジニアリングを自動化する。 ELATEは時系列統計測度と特徴重要度を用いて特徴のガイドとプーンを行い、言語モデルは新しい文脈に関連のある特徴変換を提案する。 実験の結果,ELATEは様々な領域で平均8.4%の精度で予測精度を向上させることがわかった。

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