Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tackling Time-Series Forecasting Generalization via Mitigating Concept Drift

論文の概要: Tackling Time-Series Forecasting Generalization via Mitigating Concept Drift

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14814v1
Date: Thu, 16 Oct 2025 15:48:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.930367
Title: Tackling Time-Series Forecasting Generalization via Mitigating Concept Drift
Title（参考訳）: コンセプトドリフトの緩和による時系列予測一般化への取り組み
Authors: Zhiyuan Zhao, Haoxin Liu, B. Aditya Prakash,
Abstract要約: 時系列における分布シフトは,概念のドリフトと時間シフトの2種類に比例する。そこで我々は,まず時間シフトに対処し,一貫したアプローチでコンセプトドリフトを実現するための手法に依存しないフレームワークであるShifTSを紹介した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.597913113449042
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Time-series forecasting finds broad applications in real-world scenarios. Due to the dynamic nature of time series data, it is important for time-series forecasting models to handle potential distribution shifts over time. In this paper, we initially identify two types of distribution shifts in time series: concept drift and temporal shift. We acknowledge that while existing studies primarily focus on addressing temporal shift issues in time series forecasting, designing proper concept drift methods for time series forecasting has received comparatively less attention. Motivated by the need to address potential concept drift, while conventional concept drift methods via invariant learning face certain challenges in time-series forecasting, we propose a soft attention mechanism that finds invariant patterns from both lookback and horizon time series. Additionally, we emphasize the critical importance of mitigating temporal shifts as a preliminary to addressing concept drift. In this context, we introduce ShifTS, a method-agnostic framework designed to tackle temporal shift first and then concept drift within a unified approach. Extensive experiments demonstrate the efficacy of ShifTS in consistently enhancing the forecasting accuracy of agnostic models across multiple datasets, and outperforming existing concept drift, temporal shift, and combined baselines.
Abstract（参考訳）: 時系列予測は、現実世界のシナリオにおいて幅広い応用を見出す。時系列データの動的性質のため、時系列予測モデルでは、時間とともに潜在的分布シフトを扱うことが重要である。本稿では、まず、時系列における分布シフトの2つのタイプを、概念のドリフトと時間シフトの2つに分類する。従来の研究では,時系列予測における時間シフト問題に主眼を置いているが,時系列予測のための適切な概念ドリフト手法の設計は比較的注目されていない。提案手法は, 時系列予測において, 非変動学習による従来の概念ドリフト手法がある種の課題に直面しているのに対して, ルックバックと水平両方の時系列から不変パターンを見つけるソフトアテンション機構を提案する。さらに,概念の漂流に対処するための予備として,時間シフトを緩和することの重要性を強調した。この文脈では、まず時間的シフトに対処し、次に一貫したアプローチで概念をドリフトするように設計された、メソッドに依存しないフレームワークであるShifTSを紹介する。大規模な実験は、複数のデータセットにまたがる非依存モデルの予測精度を一貫して向上させ、既存の概念のドリフト、時間シフト、組み合わせベースラインを上回り、ShifTSの有効性を実証している。

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