論文の概要: Optimized conformal classification using gradient descent approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11255v1
• Date: Mon, 24 May 2021 13:14:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 15:05:47.765787
• Title: Optimized conformal classification using gradient descent approximation
• Title（参考訳）: 勾配降下近似を用いた最適化共形分類
• Authors: Anthony Bellotti
• Abstract要約: コンフォーマル予測器は、ユーザ定義の信頼性レベルで予測を行うことができる。 我々は,共形予測器を直接最大予測効率で訓練する手法を検討する。 実世界の複数のデータセット上で本手法を検証し,本手法が有望であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Conformal predictors are an important class of algorithms that allow predictions to be made with a user-defined confidence level. They are able to do this by outputting prediction sets, rather than simple point predictions. The conformal predictor is valid in the sense that the accuracy of its predictions is guaranteed to meet the confidence level, only assuming exchangeability in the data. Since accuracy is guaranteed, the performance of a conformal predictor is measured through the efficiency of the prediction sets. Typically, a conformal predictor is built on an underlying machine learning algorithm and hence its predictive power is inherited from this algorithm. However, since the underlying machine learning algorithm is not trained with the objective of minimizing predictive efficiency it means that the resulting conformal predictor may be sub-optimal and not aligned sufficiently to this objective. Hence, in this study we consider an approach to train the conformal predictor directly with maximum predictive efficiency as the optimization objective, and we focus specifically on the inductive conformal predictor for classification. To do this, the conformal predictor is approximated by a differentiable objective function and gradient descent used to optimize it. The resulting parameter estimates are then passed to a proper inductive conformal predictor to give valid prediction sets. We test the method on several real world data sets and find that the method is promising and in most cases gives improved predictive efficiency against a baseline conformal predictor.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、ユーザ定義の信頼性レベルで予測を行うアルゴリズムの重要なクラスである。 単純なポイント予測ではなく、予測セットを出力することでこれを実現できます。 共形予測器は、データの交換可能性のみを仮定して、その予測の精度が信頼レベルに達することが保証されるという意味で有効である。 精度が保証されるので、予測セットの効率を通して共形予測器の性能を測定する。 通常、共形予測器は基礎となる機械学習アルゴリズムに基づいて構築されるため、その予測能力はこのアルゴリズムから継承される。 しかし、基礎となる機械学習アルゴリズムは予測効率を最小化するために訓練されていないため、結果の共形予測器は準最適であり、この目的に十分対応していない可能性がある。 そこで本研究では,最大予測効率でコンフォーメーション予測器を直接学習する手法を最適化目標として検討し,特にインダクティブコンフォーメーション予測器の分類に焦点をあてる。 これを行うために、共形予測器は微分可能な目的関数と最適化に用いる勾配降下によって近似される。 得られたパラメータ推定結果は、適切な帰納的共形予測器に渡され、有効な予測セットが与えられる。 提案手法を実世界の複数のデータセットで検証し,提案手法が有望であることを確認し,ほとんどの場合,ベースライン共形予測器に対する予測効率を向上させる。

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