異種の断続的需要予測のための、タクソノミー条件付階層ベイズ TSB モデル
arXiv stat.ML / 2026/4/2
💬 オピニオンIdeas & Deep AnalysisModels & Research
要点
- 本論文では、断続的需要予測における古典的なTeunter–Syntetos–Babai（TSB）手法を階層ベイズとして再解釈した TSB-HB を提案する。
- 需要の発生は Beta–Binomial 分布で、ゼロ以外の需要量は Log-Normal 分布でモデル化し、需要の疎性、コールドスタート商品、陳腐化に対処する。
- 階層的事前分布を用いることで、品目間で部分プーリング（partial pooling）を適用し、疎な系列の安定性を高めつつ、品目レベルの異質性も捉える。
- UCI Online Retail および M5 のサンプル部分集合に対する実験では、多数の断続的需要ベースラインと比べて RMSE/RMSSE（および競合的な MAE）が改善され、較正された設定下で強力な確率的性能を示した。
