論文の概要: Conformal Prediction Intervals for Neural Networks Using Cross Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16941v1
• Date: Tue, 30 Jun 2020 16:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 05:20:36.647176
• Title: Conformal Prediction Intervals for Neural Networks Using Cross Validation
• Title（参考訳）: クロスバリデーションを用いたニューラルネットワークの等角予測間隔
• Authors: Saeed Khaki and Dan Nettleton
• Abstract要約: ニューラルネットワークは、教師付き学習問題に対処するために使用される最も強力な非線形モデルの一つである。 ニューラルネットワークの予測区間を$k$-foldのクロスバリデーションに基づいて構築するための$k$-fold予測区間法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks are among the most powerful nonlinear models used to address supervised learning problems. Similar to most machine learning algorithms, neural networks produce point predictions and do not provide any prediction interval which includes an unobserved response value with a specified probability. In this paper, we proposed the $k$-fold prediction interval method to construct prediction intervals for neural networks based on $k$-fold cross validation. Simulation studies and analysis of 10 real datasets are used to compare the finite-sample properties of the prediction intervals produced by the proposed method and the split conformal (SC) method. The results suggest that the proposed method tends to produce narrower prediction intervals compared to the SC method while maintaining the same coverage probability. Our experimental results also reveal that the proposed $k$-fold prediction interval method produces effective prediction intervals and is especially advantageous relative to competing approaches when the number of training observations is limited.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは教師付き学習問題に対処するために使用される最も強力な非線形モデルの一つである。 多くの機械学習アルゴリズムと同様に、ニューラルネットワークはポイント予測を生成し、特定の確率で観測されていない応答値を含む予測間隔を提供しない。 本稿では,$k$-fold クロス検証に基づいてニューラルネットワークの予測間隔を構成するために,$k$-fold 予測間隔法を提案する。 提案手法による予測区間の有限サンプル特性と分割共形(SC)法との比較のために,10個の実データセットのシミュレーション研究と解析を行った。 提案手法は,同じカバレッジ確率を維持しつつ,sc法と比較して予測間隔が狭くなる傾向が示唆された。 実験の結果,提案手法は実効的な予測区間を生成でき,特にトレーニング観測回数が限られている場合の競合するアプローチと比較して有利であることがわかった。

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