論文の概要: Making learning more transparent using conformalized performance prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04486v1
• Date: Thu, 9 Jul 2020 00:29:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 03:23:28.635808
• Title: Making learning more transparent using conformalized performance prediction
• Title（参考訳）: コンフォーマライズドパフォーマンス予測を用いた学習の透明化
• Authors: Matthew J. Holland
• Abstract要約: 本研究では、より透明で正確で実用的な性能保証を備えた機械学習手順を提供する問題に対する共形推論手法の新たな応用について研究する。 我々は,任意の学習アルゴリズムの今後の性能について,有効かつ適切に評価された予測文を作成することができるように,従来の共形予測フレームワークの自然な拡張を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.36599317326032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we study some novel applications of conformal inference techniques to the problem of providing machine learning procedures with more transparent, accurate, and practical performance guarantees. We provide a natural extension of the traditional conformal prediction framework, done in such a way that we can make valid and well-calibrated predictive statements about the future performance of arbitrary learning algorithms, when passed an as-yet unseen training set. In addition, we include some nascent empirical examples to illustrate potential applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、より透明で正確で実用的な性能保証を機械学習で提供する問題に対する共形推論手法の新たな応用について検討する。 我々は,任意の学習アルゴリズムの今後の性能について,有効かつ適切に評価された予測文を作成することができるように,従来の共形予測フレームワークの自然な拡張を提供する。 さらに、潜在的な応用を示す実験例をいくつか紹介する。

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