Fugu-MT 論文翻訳(概要): Universal Prediction Band via Semi-Definite Programming

論文の概要: Universal Prediction Band via Semi-Definite Programming

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17203v1
Date: Wed, 31 Mar 2021 16:30:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-01 14:39:44.834174
Title: Universal Prediction Band via Semi-Definite Programming
Title（参考訳）: 半定義型プログラミングによるユニバーサル予測バンド
Authors: Tengyuan Liang
Abstract要約: 不確実性定量化のための非パラメトリックヘテロスケダスティック予測バンドを構築する方法を提案する。データ適応予測帯域は、最小分布仮定で普遍的に適用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.401255328572734
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a computationally efficient method to construct nonparametric, heteroskedastic prediction bands for uncertainty quantification, with or without any user-specified predictive model. The data-adaptive prediction band is universally applicable with minimal distributional assumptions, with strong non-asymptotic coverage properties, and easy to implement using standard convex programs. Our approach can be viewed as a novel variance interpolation with confidence and further leverages techniques from semi-definite programming and sum-of-squares optimization. Theoretical and numerical performances for the proposed approach for uncertainty quantification are analyzed.
Abstract（参考訳）: 本研究では,不確実性定量化のための非パラメトリックなヘテロスケダスティック予測帯域を,ユーザ特定予測モデルを用いて構築する手法を提案する。データ適応予測帯域は、最小分布仮定で普遍的に適用でき、強い非漸近被覆特性を持ち、標準凸プログラムを用いて容易に実装できる。提案手法は信頼性のある新しい分散補間であり,半定値プログラミングと2乗和最適化の手法を更に活用する。不確実性定量化のための提案手法の理論的および数値的性能を解析した。

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