arXiv 机器学习· Yuxuan Shu, Vasileios Lampos·· 1 天前AI 评分35
多变量时间序列的模型无关可预测性量化
Model-agnostic predictability quantification of multivariable time series
AI 导读
研究人员提出模型无关度量指标 MAPS（Multivariable Predictability Score），用于量化评估多变量时间序列预测任务的内在可预测性。该指标利用协变量信息评估不同回溯窗口与预测周期下的预测信息，在合成数据集上与参考可预测性的相关系数达 r=0.963，并在多数实验配置中表现优于 6 个基线度量。相关代码已开源。
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