論文の概要: Adaptive Conformal Inference Under Distribution Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00170v3
• Date: Thu, 28 Oct 2021 17:04:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 03:56:53.712031
• Title: Adaptive Conformal Inference Under Distribution Shift
• Title（参考訳）: 分布シフト下における適応共形推論
• Authors: Isaac Gibbs and Emmanuel Cand\`es
• Abstract要約: 本研究では,未知の方法でデータ生成分布を時間とともに変化させるオンライン環境において,予測セットを形成する手法を開発した。 我々のフレームワークは、任意のブラックボックスメソッドと組み合わせられる一般的なラッパーを提供するために、共形推論のアイデアに基づいている。 我々は,2つの実世界のデータセット上で適応型共形推論法を検証し,その予測が可視的および有意な分布シフトに対して堅牢であることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop methods for forming prediction sets in an online setting where the data generating distribution is allowed to vary over time in an unknown fashion. Our framework builds on ideas from conformal inference to provide a general wrapper that can be combined with any black box method that produces point predictions of the unseen label or estimated quantiles of its distribution. While previous conformal inference methods rely on the assumption that the data points are exchangeable, our adaptive approach provably achieves the desired coverage frequency over long-time intervals irrespective of the true data generating process. We accomplish this by modelling the distribution shift as a learning problem in a single parameter whose optimal value is varying over time and must be continuously re-estimated. We test our method, adaptive conformal inference, on two real world datasets and find that its predictions are robust to visible and significant distribution shifts.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,未知の方法でデータ生成分布が時間とともに変化するオンライン環境で予測セットを形成する手法を開発した。 我々のフレームワークは、不明瞭なラベルの点予測や分布の推定量を生成するブラックボックス法と組み合わせられる一般的なラッパーを提供するために、共形推論のアイデアに基づいている。 従来の共形推論手法は,データポイントが交換可能であるという仮定に依拠するが,適応的手法は真のデータ生成プロセスによらず,所望のカバレッジ周波数を所望の時間間隔で確実に達成する。 我々は、最適値が時間とともに変化し、継続的に再見積されなければならない1つのパラメータにおいて、分散シフトを学習問題としてモデル化する。 提案手法である適応共形推論を2つの実世界データセット上でテストし,その予測が可視的かつ有意な分布シフトにロバストであることを見出す。

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