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Investigación de un enfoque independiente del modelo y libre de imputación para el modelado de series temporales multivariadas con muestreo irregular
Created by
Haebom
Autor
Abhilash Neog, Arka Daw, Sepideh Fatemi Khorasgani, Medha Sawhney, Aanish Pradhan, Mary E. Lofton, Bennett J. McAfee, Adrienne Breef-Pilz, Heather L. Wander, Dexter W Howard, Cayelan C. Carey, Paul Hanson y Anuj Karpatne.
Describir
Este documento aborda el modelado de series temporales multivariadas (IMTS) de muestreo irregular, que desempeña un papel crucial en varias aplicaciones en las que pueden faltar diferentes variables en diferentes puntos del tiempo debido a fallos de sensores o a altos costes de adquisición de datos. Los enfoques IMTS existentes consideran un marco de modelado de imputación de dos etapas o emplean arquitecturas adaptadas a modelos y tareas específicos. En este documento, realizamos una serie de experimentos para obtener nuevos conocimientos sobre el rendimiento de los métodos IMTS en tareas de clasificación y predicción en una variedad de conjuntos de datos semisintéticos y del mundo real. También presentamos Missing Feature-Aware Time Series Modeling (MissTSM), un novedoso enfoque agnóstico del modelo y sin imputación para el modelado IMTS. MissTSM demuestra un rendimiento competitivo en comparación con otros enfoques IMTS en condiciones típicas, en particular en aplicaciones IMTS del mundo real con un alto número de valores faltantes y una falta de estructura periódica simple en los datos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways: Verificamos experimentalmente que MissTSM supera a los métodos de modelado IMTS existentes en datos reales con muchos valores faltantes. Es especialmente eficaz en datos sin estructuras periódicas simples. Al ser un enfoque independiente del modelo y sin necesidad de sustitución, es altamente aplicable a una amplia gama de modelos y datos.
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Limitations: Los resultados experimentales presentados en este artículo podrían limitarse a conjuntos de datos y entornos específicos. Es difícil generalizar que MissTSM funciona bien con todos los tipos de datos IMTS. Se requiere una validación adicional utilizando una gama más amplia de conjuntos de datos y entornos experimentales. Además, se carece de un análisis del coste computacional y la escalabilidad de MissTSM.
