Zero-Shot Forecasting Mortality Rates: A Global Study
Gabor Petnehazi, Laith Al Shaggah, Jozsef Gall, Bernadett Aradi
这项研究探讨了零镜头时间序列预测的潜力,这是一种利用预先训练的基础模型的创新方法,可以在没有特定任务微调的情况下预测死亡率。 我们使用来自50个国家和111个年龄组的数据,在三个预测领域(5年,10年和20年)中评估两种最先进的基础模型,以及传统和基于机器学习的方法。 在我们的调查中,零镜头模型显示出不同的结果:虽然CHRONOS提供了具有竞争力的短期预测,优于ARIMA和Lee-Carter模型等传统方法,但TimesFM的表现一直表现不佳。 对死亡率数据进行微调CHRONOS显著提高了长期的准确性。 随机森林模型,根据死亡率数据进行训练,取得了最佳的整体表现。 这些发现强调了零镜头预测的潜力,同时强调了仔细模型选择和特定领域适应的必要性。
This study explores the potential of zero-shot time series forecasting, an innovative approach leveraging pre-trained foundation models, to forecast mortality rates without task-specific fine-tuning. We evaluate two state-of-the-art foundation models, TimesFM and CHRONOS, alongside traditional and machine learning-based methods across three forecasting horizons (5, 10, and 20 years) using data from 50 countries and 111 age groups. In our investigations, zero-shot models showed varying results: w...