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WhatIf-Bench: Benchmarking Intervention-Aware Time Series Forecasting

Arjun Ashok, Mihir Parmar, Palash Goyal, Bhavana Dalvi Mishra, Chun-Liang Li, Irina Rish, Alexandre Drouin, Jinsung Yoon · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.26582 · open-access PDF

Hindi

हाल के समय श्रृंखला फाउंडेशन मॉडल (TSFMs) संदर्भ में कवरेट का उपभोग कर सकते हैं, शून्य शॉट पूर्वानुमान को बाहरी कारकों द्वारा प्रेरित समस्याओं तक बढ़ाते हैं। यह परिदृश्य विश्लेषण की अनुमति देता है: भविष्य में चयनित भविष्य के मूल्यों के लिए कवरेट को सेट करने वाले घटनाओं के लिए कैसे प्रतिक्रिया करने का पूर्वानुमान। क्या वे इसे विश्वसनीय रूप से कर सकते हैं, यह एक खुला सवाल है। हम WhatIf-Bench, एक बेंचमार्क पेश करते हैं जो यह मापता है कि भविष्य की घटनाओं के लिए लक्ष्य की प्रतिक्रिया की पूर्वानुमान करने के लिए कवरेट का उपयोग कैसे किया जाता है। WhatIf-Bench अर्ध-संथेटिक है: समय श्रृंखला डेटा सें

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Recent time series foundation models (TSFMs) can consume covariates in-context, extending zero-shot forecasting to problems driven by external factors. This enables scenario analysis: forecasting how a target responds to events that set covariates to chosen future values. Whether they can do this reliably is an open question. We introduce WhatIf-Bench, a benchmark measuring how well forecasters use covariates to forecast a target's response to future events. WhatIf-Bench is semi-synthetic: time series come from mechanistic simulators of data centers, power grids, road traffic, and water networ

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange