A comparison of three algorithms in the filtering of a Markov-modulated non-homogeneous Poisson process
Notice bibliographique
Résumé
A Markov-modulated non-homogeneous Poisson process (MMNPP), whose intensity process is designed to capture both the cyclical and nonrecurring trends, is considered for modelling the total count of cyber incidents. Extending the Expectation-Maximisation (EM) algorithm for the current MMPP literature, we derive the filters and smoothers to support the MMNPP online parameter estimation. A scaling transformation is introduced to address the numerical issue for large data sizes whilst maintaining accuracy. The filter- and smoother-based EM algorithms are then benchmarked to the maximum likelihood-based EM algorithm at the theoretical level. The differences emerge in the E-step of the EM procedure. Both the filtering and smoothing schemes, in conjunction with the change-of-measure technique, avoid the computing complication caused by the hidden regimes. In contrast to the usual EM algorithm, the said two algorithms could be implemented given only the incident counts data without the specific times of jumps. Within the data compiled by the U.S. Department of Health and Human Services, the filter-based algorithm performs better than the algorithm involving smoothers. The benchmarked algorithm may do well in calibration under the presence of extreme incident counts with an extremely low frequency; however, overfitting may occur. For most practical applications involving 2 or 3 regimes, both algorithms are superior when it comes to efficiency, real-time update, and low computational cost. The benchmarked algorithm is better when there are more regimes under relatively closer intensities. Overall, the filter-based algorithm gives better estimation, especially if there is a low-frequency regime and the flexible binning of the data set is an important consideration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».