論文の概要: Conformal histogram regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08747v1
• Date: Tue, 18 May 2021 18:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 13:43:07.894701
• Title: Conformal histogram regression
• Title（参考訳）: コンフォーマルヒストグラム回帰
• Authors: Matteo Sesia, Yaniv Romano
• Abstract要約: 本稿では,スキューデータに自動的に適応可能な非パラメトリック回帰の予測間隔を計算するためのコンフォメーション手法を提案する。 ブラックボックス機械学習アルゴリズムを活用して、その出力を近似条件付きの最短予測間隔に変換する。 得られた予測間隔は、ブラックボックスモデルが一貫性のある場合、条件付きカバレッジと最適な長さを達成しながら、有限サンプルにおいて確実に限界カバレッジを有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.153110906331737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper develops a conformal method to compute prediction intervals for non-parametric regression that can automatically adapt to skewed data. Leveraging black-box machine learning algorithms to estimate the conditional distribution of the outcome using histograms, it translates their output into the shortest prediction intervals with approximate conditional coverage. The resulting prediction intervals provably have marginal coverage in finite samples, while asymptotically achieving conditional coverage and optimal length if the black-box model is consistent. Numerical experiments with simulated and real data demonstrate improved performance compared to state-of-the-art alternatives, including conformalized quantile regression and other distributional conformal prediction approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スキューデータに自動的に適応可能な非パラメトリック回帰の予測間隔を計算するためのコンフォメーション手法を提案する。 ブラックボックス機械学習アルゴリズムを用いて、ヒストグラムを用いて結果の条件分布を推定し、その出力を近似条件付きの最短予測間隔に変換する。 結果として得られる予測間隔は有限サンプルにおいて限界範囲を持つことが証明され、ブラックボックスモデルが一致する場合に条件範囲と最適長さを漸近的に達成する。 シミュレーションおよび実データを用いた数値実験により、共形量子化回帰やその他の分布共形予測手法を含む最先端の代替手法と比較して性能が向上した。

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