論文の概要: Conformalized Frequency Estimation from Sketched Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04270v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 19:39:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 17:24:21.234410
• Title: Conformalized Frequency Estimation from Sketched Data
• Title（参考訳）: スケッチデータからの共形周波数推定
• Authors: Matteo Sesia and Stefano Favaro
• Abstract要約: 非常に大きなデータセットでクエリされたオブジェクトの周波数に対する信頼区間を構築するために、フレキシブルな共形推論法を開発した。 アプローチは完全にデータ適応的であり、人口分布やスケッチアルゴリズムの内部動作に関する知識を一切利用しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.510507449705344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A flexible conformal inference method is developed to construct confidence intervals for the frequencies of queried objects in a very large data set, based on the information contained in a much smaller sketch of those data. The approach is completely data-adaptive and makes no use of any knowledge of the population distribution or of the inner workings of the sketching algorithm; instead, it constructs provably valid frequentist confidence intervals under the sole assumption of data exchangeability. Although the proposed solution is much more broadly applicable, this paper explicitly demonstrates its use in combination with the famous count-min sketch algorithm and a non-linear variation thereof to facilitate the exposition. The performance is compared to that of existing frequentist and Bayesian alternatives through several experiments with synthetic data as well as with real data sets consisting of SARS-CoV-2 DNA sequences and classic English literature.
• Abstract（参考訳）: 膨大なデータ集合内のクエリ対象の頻度に対する信頼区間を,これらのデータのより小さなスケッチに含まれる情報に基づいて構築するために,フレキシブルな共形推論法を開発した。 この手法は完全にデータ適応的であり、人口分布やスケッチアルゴリズムの内部動作の知識を一切利用しない。 提案手法はより広い範囲で適用可能であるが,本論文では,有名なカウントミンスケッチアルゴリズムと,その非線形変動を併用して表現を容易にする。 この性能は、SARS-CoV-2のDNA配列と古典英語の文献からなる実際のデータセットと同様に、合成データによるいくつかの実験を通じて、既存の頻繁な代替品やベイズ的な代替品と比較される。

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