Mar, 2024
使用 CounterfacTS 评估时间序列预测模型的鲁棒性
Probing the Robustness of Time-series Forecasting Models with CounterfacTS
Håkon Hanisch Kjærnli, Lluis Mas-Ribas, Aida Ashrafi, Gleb Sizov, Helge Langseth...
TL;DRCounterfacTS 是一个用于通过反事实来探测深度学习模型在时间序列预测任务中的鲁棒性的工具，具有用户友好的界面，可视化、比较和量化时间序列数据及其预测结果，并允许用户以可解释的方式应用各种转换探索预测的变化。通过示例案例，我们说明了 CounterfacTS 如何用于识别时间序列集合的主要特征、评估模型性能的依赖性以及指导转换原始时间序列以创建具有期望属性的反事实，从而提高在数据分布的新区域中的预测性能，并讨论了在转换时间序列和创建有效的反事实时可视化和考虑数据在投影特征空间中的位置的重要性。总体而言，CounterfacTS 有助于创建反事实，以高效地探索原始数据未涵盖的假设情景对于时间序列预测任务的影响。