Pronóstico selectivo de series temporales mediante metaaprendizaje
Este artículo presenta un marco de pronóstico selectivo que permite a los modelos abstenerse de realizar predicciones de alto riesgo al modelar el percentil empírico de los errores de pronóstico mediante metaaprendizaje. Al utilizar estadísticas invariantes a la escala derivadas de rezagos recientes, el método desacopla las decisiones de rechazo de los pronósticos para habilitar la transferencia entre series temporales heterogéneas.