Abstract-Problemet med tidig klassificering av tidsserier visas naturligt i sammanhang där data, av timlig natur, samlas över tid, och tidiga klass förutsägelser är intressant eller ens krävs. Målet är att klassificera den inkommande sekvensen så snart som möjligt, samtidigt som lämpliga nivåer av noggrannhet bibehålls i förutsägelserna. Vi kan alltså säga att problemet med tidig klassificering består i att optimera två mål samtidigt: noggrannhet och hörsamhet. I detta sammanhang presenterar vi en metod för tidig klassificering baserad på att kombinera en uppsättning probabilistiska klassificeringar tillsammans med en stoppregel (SR). Denna SR kommer att fungera som en utlösare och kommer att tala om för oss när man ska producera en förutsägelse eller när man ska vänta på mer data, och dess viktigaste nyhet ligger i det faktum att den byggs genom att uttryckligen optimera en kostnadsfunktion baserad på noggrannhet och öronsinne. Vi har valt ut en stor uppsättning referensdataset och fyra andra toppmoderna tidiga klassificeringsmetoder, och vi har utvärderat och jämfört vårt ramverk för att uppnå överlägsna resultat både i fråga om hörsel och noggrannhet.
I REF överväger författarna också att explicit optimera avvägningen mellan hörbarhet och noggrannhet.
Early Classification of Time Series by Simultaneously Optimizing the Accuracy and Earliness
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}