Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stable Conformal Prediction Sets

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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