Horizon-Constrained Rashomon Sets for Chaotic Forecasting

Cette recherche introduit les ensembles de Rashomon contraints par l'horizon, un cadre théorique reliant la multiplicité prédictive et la dynamique chaotique en apprentissage automatique. Elle démontre comment la multiplicité des modèles évolue avec l'horizon de prédiction dans les systèmes chaotiques, prouvant la contraction exponentielle de l'ensemble de Rashomon effectif avec le temps d'avance.