論文の概要: Classification with Valid and Adaptive Coverage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02544v1
• Date: Wed, 3 Jun 2020 21:42:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 18:20:13.014566
• Title: Classification with Valid and Adaptive Coverage
• Title（参考訳）: Valid and Adaptive Coverage を用いた分類
• Authors: Yaniv Romano, Matteo Sesia, Emmanuel J. Cand\`es
• Abstract要約: コンフォーマル推論、クロスバリデーション+、およびJackknife+は、事実上あらゆる機械学習アルゴリズムと組み合わせることができるホールドアウトメソッドである。 我々はこれらの手法の特殊バージョンを分類的・非順序対応ラベルとして開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.680355561258427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformal inference, cross-validation+, and the jackknife+ are hold-out methods that can be combined with virtually any machine learning algorithm to construct prediction sets with guaranteed marginal coverage. In this paper, we develop specialized versions of these techniques for categorical and unordered response labels that, in addition to providing marginal coverage, are also fully adaptive to complex data distributions, in the sense that they perform favorably in terms of approximate conditional coverage compared to alternative methods. The heart of our contribution is a novel conformity score, which we explicitly demonstrate to be powerful and intuitive for classification problems, but whose underlying principle is potentially far more general. Experiments on synthetic and real data demonstrate the practical value of our theoretical guarantees, as well as the statistical advantages of the proposed methods over the existing alternatives.
• Abstract（参考訳）: Conformal Inference, cross-validation+, and the jackknife+は、ほぼすべての機械学習アルゴリズムと組み合わせて、限界カバレッジを保証する予測セットを構築することができるホールドアウト方式である。 本稿では,これらの手法を分類的・非順序対応ラベルに特化して開発し,限界範囲のカバレッジを提供するとともに,他の手法と比較して近似的条件付きカバレッジで良好に機能するという意味で,複雑なデータ分布に適応する。 私たちの貢献の核心は、新しい整合性スコアであり、分類問題に対して強力で直感的であることを明確に示しています。 合成データおよび実データ実験は,提案手法の既存代替案に対する統計的利点と理論保証の実用的価値を実証するものである。

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