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Reject option mechanisms

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  1. TOOL · CL_105190 ·

    元学习框架实现选择性时间序列预测

    研究人员开发了一种新颖的选择性时间序列预测框架，该框架利用元学习来提高准确性。这种方法允许模型在特别具有挑战性的数据点上弃权预测，这是一种以前在预测中未充分探索的策略。与依赖领域特定代理的现有方法不同，所提出的框架使用从近期数据特征派生的尺度不变统计量，从而能够有效地跨不同时间序列转移弃权能力。