CounterfacTS: Fortaleciendo Modelos de Pronóstico de Series Temporales

La previsión de series temporales es una tarea común en muchos campos, incluyendo finanzas, predicción del clima y gestión de la cadena de suministro. El objetivo es predecir valores futuros basados en datos pasados. Sin embargo, un gran reto es que los patrones en los datos pueden cambiar con el tiempo. Esta situación, llamada "concept drift" (deriva de concepto), puede hacer que los modelos predictivos sean menos fiables al enfrentarse a nuevos o diferentes escenarios.

Para abordar este problema, presentamos una herramienta llamada CounterfacTS. Esta herramienta ayuda a evaluar qué tan bien funcionan los modelos de previsión cuando se enfrentan a diferentes situaciones al crear contrafactuales. Los contrafactuales son escenarios alternativos que permiten a los usuarios explorar escenarios de "qué pasaría si" - ¿qué pasaría si las cosas fueran diferentes? Con CounterfacTS, los usuarios pueden visualizar, comparar y entender los datos de series temporales y sus previsiones de manera efectiva.

#Concepto de Contrafactuales en la Previsión

El razonamiento contrafactual es una forma de pensar sobre resultados alternativos basados en cambios en factores subyacentes. Por ejemplo, si un cierto evento ocurriera de manera diferente, ¿cómo cambiaría el resultado? Este tipo de razonamiento no se limita a los humanos; también es cada vez más relevante en la inteligencia artificial. Los contrafactuales pueden ayudarnos a anticipar cómo diferentes escenarios podrían afectar resultados que no estaban cubiertos en los datos originales.

En el contexto de la previsión de series temporales, los contrafactuales pueden ser beneficiosos, especialmente cuando los datos de prueba están situados en los bordes o fuera del área cubierta por los datos de entrenamiento. Los modelos tienden a funcionar mal en estas situaciones ya que no fueron entrenados con ejemplos de estas regiones. Si los datos de entrenamiento no cambian pero los datos futuros sí (debido a la deriva de concepto), el rendimiento predictivo puede caer drásticamente.

Con CounterfacTS, nuestro objetivo es crear contrafactuales que ayuden a llenar vacíos en los datos de entrenamiento, mejorando así el Rendimiento del modelo en áreas menos cubiertas.

#Importancia de Visualizar Datos

Entender cómo diferentes características de las series temporales impactan el rendimiento de la previsión es esencial. Este proceso comienza con la visualización de los datos y la evaluación de cómo estos elementos se relacionan entre sí. CounterfacTS proporciona herramientas que permiten a los usuarios visualizar la distribución de los datos de series temporales en un espacio de características bidimensional. Esta visualización permite a los usuarios ver patrones, identificar características que importan para la previsión y evaluar el rendimiento del modelo.

Al colocar diferentes series temporales en este espacio de características, podemos observar cómo sus características afectan las predicciones. De este modo, podemos identificar qué características influyen más en la precisión de la previsión y cómo ajustar la serie temporal original para crear contrafactuales con resultados deseados.

#Interfaz Amigable

La herramienta CounterfacTS cuenta con una interfaz gráfica fácil de usar que permite a los usuarios interactuar con los datos de series temporales sin problemas. A través de esta interfaz, los usuarios pueden:

• Visualizar distribuciones de datos en el espacio de características.
• Seleccionar series temporales individuales para analizar.
• Aplicar varias transformaciones para modificar series temporales.
• Observar cómo estos cambios afectan las predicciones de la previsión.

Esta interfaz también proporciona métricas de rendimiento, permitiendo a los usuarios comparar fácilmente las predicciones con los resultados reales y evaluar cómo diferentes transformaciones han mejorado o empeorado los resultados.

#Explorando Características de Series Temporales

Para mejorar la previsión de series temporales, es crucial entender y modificar las características que definen estas series. Dentro de CounterfacTS, nos enfocamos en cuatro características principales que se pueden modificar:

1. Determinación de Tendencia: Esta característica evalúa cuánto contribuye la tendencia subyacente a la serie. Se puede modificar para fortalecer o debilitar la tendencia aparente.

2. Pendiente de la Tendencia: Esta característica indica la tasa de cambio de la tendencia. Los usuarios pueden ajustar la pendiente para crear una tendencia más pronunciada o más suave, afectando así los resultados de la previsión.

3. Linealidad de la Tendencia: Esta característica describe cuán estrechamente sigue la tendencia una línea recta. Modificar esto permite a los usuarios crear tendencias que sean más rectas o más variables.

4. Determinación de Estación: Esta característica observa cuánto impacta la estacionalidad en la serie temporal. Al ajustarla, los usuarios pueden enfatizar o reducir los patrones estacionales.

Estas características se pueden cambiar individualmente usando deslizadores en la interfaz de CounterfacTS. Esta interactividad permite a los usuarios ver el impacto inmediato de cada ajuste tanto en la representación visual de la serie temporal como en los resultados de la previsión.

#Transformando Datos de Series Temporales

CounterfacTS permite a los usuarios transformar series temporales de manera efectiva. Los usuarios pueden aplicar modificaciones generales, como desplazar toda la serie hacia arriba o hacia abajo, o pueden centrarse en características específicas. Esta flexibilidad es crítica para explorar cómo diferentes escenarios podrían desarrollarse en previsiones futuras.

Por ejemplo, si un usuario quiere ver cómo un aumento brusco en los valores podría afectar las predicciones, podría modificar el componente de tendencia para reflejar ese cambio. Del mismo modo, los usuarios pueden introducir ruido para simular incertidumbres del mundo real o cambiar la intensidad de los patrones estacionales.

#Casos de Estudio: Evaluando el Rendimiento del Modelo

Para ilustrar los beneficios de usar CounterfacTS, podemos explorar dos casos de estudio. El primero implica investigar cómo varía el rendimiento de la previsión con las propiedades y posiciones de las series temporales en el espacio de características. El segundo se centra en aplicar datos contrafactuales para mejorar el rendimiento del modelo en áreas subrepresentadas.

#Caso 1: Variación del Rendimiento

En este caso, examinamos cómo la ubicación de las series temporales influye en la precisión de la previsión. Al visualizar los datos en el espacio de características, podemos ver áreas con escasa cobertura de entrenamiento. Métricas como el Error Absoluto Escalado Medio (MASE) pueden ayudar a cuantificar el rendimiento de los modelos en estas regiones.

Al usar CounterfacTS, encontramos que las series temporales en áreas mal cubiertas a menudo experimentan una caída significativa en la precisión de la predicción. Este hallazgo se alinea con nuestra comprensión de que los modelos tienen dificultades cuando se encuentran con datos que lucen diferentes de lo que fueron entrenados. Al identificar las características que más importan, podemos crear transformaciones específicas para mejorar la robustez del modelo en estas áreas débiles.

#Caso 2: Mejorando la Robustez con Contrafactuales

En el segundo escenario, observamos cómo los contrafactuales pueden mejorar la fiabilidad del modelo. Después de identificar características específicas que limitan el rendimiento, generamos nuevas series temporales que reflejan características observadas en ejemplos de mejor desempeño. Al entrenar modelos con estos contrafactuales, podemos llenar vacíos dentro de los datos de entrenamiento.

Los resultados revelan que los modelos entrenados con datos contrafactuales tienen un rendimiento significativamente mejor en regiones submuestras. Incluso al considerar valores atípicos, usar contrafactuales mejora el rendimiento de la previsión mediana, demostrando el valor de explorar escenarios alternativos.

#Conclusión

CounterfacTS es una herramienta poderosa para mejorar los modelos de previsión de series temporales. Al crear contrafactuales y visualizar cómo diferentes características afectan el rendimiento, los usuarios pueden obtener valiosos conocimientos sobre sus datos. Este enfoque ayuda a abordar los desafíos que plantea la deriva de concepto y asegura que los modelos sigan siendo fiables a lo largo del tiempo.

A través de su interfaz amigable, CounterfacTS permite a los usuarios explorar y manipular datos de series temporales fácilmente. Al ajustar varias características, visualizar su impacto y generar escenarios contrafactuales, los usuarios pueden elevar sus capacidades de previsión.

A medida que los datos de series temporales continúan evolucionando, herramientas como CounterfacTS serán esenciales para mantener la fiabilidad del modelo y tomar decisiones informadas. Al aprovechar el potencial del razonamiento contrafactual, podemos anticipar mejor futuros escenarios y adaptar nuestros modelos en consecuencia, allanando el camino para un mejor rendimiento predictivo en varios campos.