論文の概要: Practical Adversarial Multivalid Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01067v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 14:33:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 17:34:08.225549
• Title: Practical Adversarial Multivalid Conformal Prediction
• Title（参考訳）: 実用的対向多価等角予測
• Authors: Osbert Bastani, Varun Gupta, Christopher Jung, Georgy Noarov, Ramya Ramalingam, Aaron Roth
• Abstract要約: 逐次予測のための一般的な共形予測法を提案する。 相手が選択したデータに対して、ターゲットの実証的カバレッジを保証する。 これは計算的に軽量であり、分割共形予測に匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.179891682629183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We give a simple, generic conformal prediction method for sequential prediction that achieves target empirical coverage guarantees against adversarially chosen data. It is computationally lightweight -- comparable to split conformal prediction -- but does not require having a held-out validation set, and so all data can be used for training models from which to derive a conformal score. It gives stronger than marginal coverage guarantees in two ways. First, it gives threshold calibrated prediction sets that have correct empirical coverage even conditional on the threshold used to form the prediction set from the conformal score. Second, the user can specify an arbitrary collection of subsets of the feature space -- possibly intersecting -- and the coverage guarantees also hold conditional on membership in each of these subsets. We call our algorithm MVP, short for MultiValid Prediction. We give both theory and an extensive set of empirical evaluations.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,逐次予測のための簡便で汎用的な共形予測手法を提案する。 これは計算量的に軽量であり(分割された共形予測に匹敵する)、保持された検証セットを必要としないため、すべてのデータが共形スコアを導出するモデルのトレーニングに使用できる。 それは2つの点で限界範囲のカバレッジ保証よりも強い。 まず、コンフォメーションスコアから予測セットを形成するのに使用されるしきい値に対して、適切な経験的カバレッジを持つしきい値校正予測セットを与える。 第二に、ユーザは機能空間の任意のサブセット(おそらくは交差する)のコレクションを指定でき、カバレッジ保証はこれらのサブセットのメンバシップの条件も保持する。 アルゴリズムMVPは、MultiValid Predictionの略です。 我々は理論と広範な経験的評価のセットを与える。

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