論文の概要: Probabilistic Conformal Prediction Using Conditional Random Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06584v1
• Date: Tue, 14 Jun 2022 03:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 14:06:56.027259
• Title: Probabilistic Conformal Prediction Using Conditional Random Samples
• Title（参考訳）: 条件付きランダムサンプルを用いた確率的等角予測
• Authors: Zhendong Wang, Ruijiang Gao, Mingzhang Yin, Mingyuan Zhou, David M. Blei
• Abstract要約: PCPは、不連続な予測セットによって対象変数を推定する予測推論アルゴリズムである。 効率的で、明示的または暗黙的な条件生成モデルと互換性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.26753677005331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes probabilistic conformal prediction (PCP), a predictive inference algorithm that estimates a target variable by a discontinuous predictive set. Given inputs, PCP construct the predictive set based on random samples from an estimated generative model. It is efficient and compatible with either explicit or implicit conditional generative models. Theoretically, we show that PCP guarantees correct marginal coverage with finite samples. Empirically, we study PCP on a variety of simulated and real datasets. Compared to existing methods for conformal inference, PCP provides sharper predictive sets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,目標変数を不連続予測集合で推定する予測推論アルゴリズムであるprobabilistic conformal prediction (pcp)を提案する。 入力が与えられた場合、PCPは推定生成モデルからのランダムなサンプルに基づいて予測セットを構築する。 効率的で、明示的または暗黙的な条件生成モデルと互換性がある。 理論的には,PCPは有限標本による正限被覆を保証している。 実験により,PCPをシミュレーションおよび実データを用いて検討した。 共形推論の既存の方法と比較して、PCPはよりシャープな予測セットを提供する。

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