Since its introduction two decades ago, there has been increasing interest in the problem of early classification of time series. This problem generalizes classic time series classification to ask if we can classify a time series subsequence with sufficient accuracy and confidence after seeing only some prefix of a target pattern. The idea is that the earlier classification would allow us to take immediate action, in a domain in which some practical interventions are possible. For example, that intervention might be sounding an alarm or applying the brakes in an automobile. In this work, we make a surprising claim. In spite of the fact that there are dozens of papers on early classification of time series, it is not clear that any of them could ever work in a real-world setting. The problem is not with the algorithms per se but with the vague and underspecified problem description. Essentially all algorithms make implicit and unwarranted assumptions about the problem that will ensure that they will be plagued by false positives and false negatives even if their results suggested that they could obtain near-perfect results. We will explain our findings with novel insights and experiments and offer recommendations to the community.


翻译:自20年前引入时序早期分类问题以来,人们对时间序列早期分类问题的兴趣日益浓厚。 这一问题将典型的时间序列分类概括为经典的时间序列分类,询问在只看到目标模式的某些前缀之后,我们是否可以对时间序列的后序进行充分准确和自信的分类。 设想是,早期分类将使我们能够在有可能采取一些实际干预措施的领域立即采取行动。 例如,干预可能敲响警钟或在汽车中实施刹车。 在这项工作中,我们提出一个令人惊讶的主张。 尽管有几十份关于时间序列早期分类的文件,但尚不清楚其中任何一个文件在现实世界环境中都可能工作。 问题不在于算法本身,而在于模糊和未明确的问题描述。 几乎所有的算法都对问题作出隐含和无根据的假设,以确保它们会被虚假的正反作用和虚假的反作用所困扰,即使其结果表明它们可以得到近乎完美的结果。 我们将用新的洞察和实验来解释我们的调查结果,并向社区提出建议。

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