論文の概要: Stable Conformal Prediction Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10224v1
- Date: Sun, 19 Dec 2021 18:53:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-22 04:27:01.403353
- Title: Stable Conformal Prediction Sets
- Title(参考訳): 安定共形予測集合
- Authors: Eugene Ndiaye
- Abstract要約: 同型予測は、$y_n+1$$$x_n+1$の信頼セットを推定できる方法論である。
魅力的である一方、そのような集合の計算は一般に不可能であることが判明した。
共形予測手法をアルゴリズム的安定性境界と組み合わせて、単一のモデルに適合する計算可能な予測セットを導出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: When one observes a sequence of variables $(x_1, y_1), ..., (x_n, y_n)$,
conformal prediction is a methodology that allows to estimate a confidence set
for $y_{n+1}$ given $x_{n+1}$ by merely assuming that the distribution of the
data is exchangeable. While appealing, the computation of such set turns out to
be infeasible in general, e.g. when the unknown variable $y_{n+1}$ is
continuous. In this paper, we combine conformal prediction techniques with
algorithmic stability bounds to derive a prediction set computable with a
single model fit. We perform some numerical experiments that illustrate the
tightness of our estimation when the sample size is sufficiently large.
- Abstract(参考訳): 変数列 $(x_1, y_1), ..., (x_n, y_n)$ を観測すると、共形予測は、データの分布が交換可能であると単純に仮定して、$y_{n+1}$ に対する信頼セットを推定できる方法論である。
魅力的である一方、そのような集合の計算は一般には不可能であることが判明し、例えば未知変数 $y_{n+1}$ が連続であるときなどである。
本稿では,共形予測手法をアルゴリズム的安定性境界と組み合わせて,単一のモデルに適合する計算可能な予測セットを導出する。
我々は,試料サイズが十分大きい場合,推定の厳密さを示す数値実験を行った。
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