論文の概要: Online Multivalid Learning: Means, Moments, and Prediction Intervals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01739v1
- Date: Tue, 5 Jan 2021 19:08:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-11 11:25:04.643676
- Title: Online Multivalid Learning: Means, Moments, and Prediction Intervals
- Title（参考訳）: オンライン多価学習:手段、モーメント、予測間隔
- Authors: Varun Gupta, Christopher Jung, Georgy Noarov, Mallesh M. Pai, Aaron
Roth
- Abstract要約: 本稿では,様々な意味で「多値」な文脈予測手法を提案する。
得られた見積もりは、単に限界ではなく、$ Y$ラベルのさまざまな統計を正しく予測します。
我々のアルゴリズムは逆選択の例を扱うので、任意の点予測法の残差の統計量を予測するのに等しく使用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.75129633574157
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a general, efficient technique for providing contextual
predictions that are "multivalid" in various senses, against an online sequence
of adversarially chosen examples $(x,y)$. This means that the resulting
estimates correctly predict various statistics of the labels $y$ not just
marginally -- as averaged over the sequence of examples -- but also
conditionally on $x \in G$ for any $G$ belonging to an arbitrary intersecting
collection of groups $\mathcal{G}$.
We provide three instantiations of this framework. The first is mean
prediction, which corresponds to an online algorithm satisfying the notion of
multicalibration from Hebert-Johnson et al. The second is variance and higher
moment prediction, which corresponds to an online algorithm satisfying the
notion of mean-conditioned moment multicalibration from Jung et al. Finally, we
define a new notion of prediction interval multivalidity, and give an algorithm
for finding prediction intervals which satisfy it. Because our algorithms
handle adversarially chosen examples, they can equally well be used to predict
statistics of the residuals of arbitrary point prediction methods, giving rise
to very general techniques for quantifying the uncertainty of predictions of
black box algorithms, even in an online adversarial setting. When instantiated
for prediction intervals, this solves a similar problem as conformal
prediction, but in an adversarial environment and with multivalidity guarantees
stronger than simple marginal coverage guarantees.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な意味で"多値"である文脈予測を,オンラインで選択した例$(x,y)$ に対して,汎用的かつ効率的な手法を提案する。
これは、結果の見積もりが、例の列で平均されるように、ラベルの様々な統計値$y$を正確に予測するだけでなく、任意のグループ$\mathcal{G}$の相互交差する集合に属する任意の$G$に対して$x \in G$を条件に予測することを意味する。
このフレームワークのインスタンスは3つあります。
1つは平均予測であり、Hebert-Johnsonらによる多重校正の概念を満たすオンラインアルゴリズムに対応する。
2つ目は、Jungらによる平均条件モーメント多重校正の概念を満たすオンラインアルゴリズムに対応する分散と高次モーメント予測である。
最後に,予測区間の多値性という新たな概念を定義し,それを満たす予測区間を求めるアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、逆選択された例を扱うため、任意の点予測手法の残差の統計を等しく予測することができ、オンラインの逆数設定であっても、ブラックボックスアルゴリズムの予測の不確かさを定量化する非常に一般的な手法が生まれる。
予測間隔のインスタンス化を行う場合、これは共形予測と同じような問題を解決するが、逆境環境では、多値性保証は単純な限界カバレッジ保証よりも強い。
関連論文リスト
- Mind the Gap: A Causal Perspective on Bias Amplification in Prediction & Decision-Making [58.06306331390586]
本稿では,閾値演算による予測値がS$変化の程度を測るマージン補数の概念を導入する。
適切な因果仮定の下では、予測スコア$S$に対する$X$の影響は、真の結果$Y$に対する$X$の影響に等しいことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T11:22:19Z) - PAC Prediction Sets Under Label Shift [52.30074177997787]
予測セットは、個々のラベルではなくラベルのセットを予測することによって不確実性を捉える。
ラベルシフト設定においてPAC保証付き予測セットを構築するための新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法を5つのデータセットで評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:57:57Z) - Sorting and Hypergraph Orientation under Uncertainty with Predictions [0.45880283710344055]
本研究では,不確実性下でのソートとハイパーグラフ配向のための学習強化アルゴリズムについて検討する。
我々のアルゴリズムは、予測なしで最良となる最悪の保証を維持しつつ、精度の高い予測性能を保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-16T07:52:08Z) - Post-selection Inference for Conformal Prediction: Trading off Coverage
for Precision [0.0]
伝統的に、共形予測推論はデータに依存しない発見レベルの仕様を必要とする。
我々は,データ依存的誤発見レベルを考慮した同時共形推論を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T20:56:43Z) - Mixing predictions for online metric algorithms [34.849039387367455]
我々は予測を組み合わせるアルゴリズムを設計し、このような動的組み合わせと競合する。
我々のアルゴリズムは、バンディットのような方法で予測者にアクセスするように適応することができ、一度に1つの予測者しかクエリできない。
我々の下界の1つが予想外の意味を持つのは、$k$-server問題に対する定式化のカバーに関する新しい構造的洞察である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T13:18:00Z) - Efficient and Differentiable Conformal Prediction with General Function
Classes [96.74055810115456]
本稿では,複数の学習可能なパラメータに対する共形予測の一般化を提案する。
本研究は, クラス内において, ほぼ有効な人口被覆率, ほぼ最適効率を実現していることを示す。
実験の結果,提案アルゴリズムは有効な予測セットを学習し,効率を著しく向上できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-22T18:37:23Z) - CovarianceNet: Conditional Generative Model for Correct Covariance
Prediction in Human Motion Prediction [71.31516599226606]
本稿では,将来の軌道の予測分布に関連する不確かさを正確に予測する手法を提案する。
我々のアプローチであるCovariaceNetは、ガウス潜在変数を持つ条件付き生成モデルに基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-07T09:38:24Z) - Towards optimally abstaining from prediction [22.937799541125607]
機械学習のあらゆる領域に共通する課題は、トレーニングデータがテストデータのように分散されていないことだ。
一定のコストで予測を控えるモデルを考える。
我々は、Goldwasser、Kalais、Montasser(2020年)の最近の禁断アルゴリズムに基づいて、トランスダクティブバイナリ分類を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-28T21:44:48Z) - Almost Tight L0-norm Certified Robustness of Top-k Predictions against
Adversarial Perturbations [78.23408201652984]
トップk予測は、マシンラーニング・アズ・ア・サービス、レコメンダ・システム、Web検索など、多くの現実世界のアプリケーションで使用されている。
我々の研究はランダム化平滑化に基づいており、入力をランダム化することで、証明可能なロバストな分類器を構築する。
例えば、攻撃者がテスト画像の5ピクセルを任意に摂動できる場合に、ImageNet上で69.2%の認定トップ3精度を達成する分類器を構築することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-15T21:34:44Z) - Consistent Structured Prediction with Max-Min Margin Markov Networks [84.60515484036239]
二項分類のためのマックスマージン法は、最大マージンマルコフネットワーク(M3N$)の名前で構造化予測設定まで拡張されている。
我々は、学習問題を"max-min"マージンの定式化で定義し、結果のメソッドmax-minマージンマルコフネットワーク(M4N$)を命名することで、そのような制限を克服する。
マルチクラス分類,順序回帰,シーケンス予測,ランキング実験により,提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-02T10:48:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。