論文の概要: Root-finding Approaches for Computing Conformal Prediction Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06648v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 06:41:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 21:52:27.277814
• Title: Root-finding Approaches for Computing Conformal Prediction Set
• Title（参考訳）: 計算等角予測集合に対するルートフィンディング手法
• Authors: Eugene Ndiaye and Ichiro Takeuchi
• Abstract要約: 共形予測は、以前の同一分布および交換可能な観測に基づいて、特徴ベクトルの未観測応答に対する信頼領域を構築する。 我々は,共形予測集合が古典的ルートフィンディングソフトウェアによって効率的に近似できる区間であるという事実を活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.405645120971496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction constructs a confidence region for an unobserved response of a feature vector based on previous identically distributed and exchangeable observations of responses and features. It has a coverage guarantee at any nominal level without additional assumptions on their distribution. However, it requires a refitting procedure for all replacement candidates of the target response. In regression settings, this corresponds to an infinite number of model fit. Apart from relatively simple estimators that can be written as pieces of linear function of the response, efficiently computing such sets is difficult and is still considered as an open problem. We exploit the fact that, \emph{often}, conformal prediction sets are intervals whose boundaries can be efficiently approximated by classical root-finding software. We investigate how this approach can overcome many limitations of formerly used strategies and achieves calculations that have been unattainable so far. We discuss its complexity as well as its drawbacks and evaluate its efficiency through numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: 共形予測は、応答と特徴の同じ分布と交換可能な観測に基づいて、特徴ベクトルの観測できない応答に対する信頼領域を構成する。 それは、その分布について追加の仮定なしに、いかなる名目レベルでも保証される。 しかし、ターゲット応答の全ての置換候補に対して、修正手続きが必要である。 回帰設定では、これは無限数のモデル適合に対応する。 反応の線型関数として記述できる比較的単純な推定器とは別に、そのような集合の効率的な計算は困難であり、依然として開問題とみなされている。 共形予測集合 \emph{often} は、古典的なルート探索ソフトウェアによって効率的に境界を近似できる区間である。 提案手法は,これまで使用されてきた戦略の多くの制約を克服し,これまで実現不可能であった計算を実現する。 その複雑さとその欠点について考察し,数値実験によりその効率を評価する。

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