Точность VS реализма: прогнозирование последовательности событий с точки зрения генерирующих моделей

arXiv: 2610.12586v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Последовательность событий - это цепи случайных явлений, каждая из которых характеризуется разнородными (цифровыми и категорическими) характеристиками. Проблема прогнозирования последовательности событий возникает в области финансов, здравоохранения, бизнес-процессорной разведки и других областях. В рамках этой работы мы изучаем многогоризонтное прогнозирование последовательности событий как условно-эффективную проблему моделирования. Мы оцениваем прогнозы не только на предмет точности прогнозов, но и для распределительного реализма. С этой целью мы представляем контрольные показатели, включающие метрики обоих аспектов качества, надежные статистические исходные данные, последние модели, адаптированные из смежных областей, и обработанные наборы данных реального мира. Тщательная оценка показывает, что ни один из методов не превосходит как точность, так и реализм, подчеркивая фундаментальный компромисс между ними. И наконец, мы представляем Вассерштейн Бари Бостер — алгоритм, который агрегирует образцы модели рассеивания реализма в современный прогнозор, демонстрирующий дистрибуцию