論文の概要: Conformal Inference for Online Prediction with Arbitrary Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08401v3
• Date: Thu, 5 Oct 2023 22:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 16:31:39.151515
• Title: Conformal Inference for Online Prediction with Arbitrary Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 任意分布シフトを用いたオンライン予測のための共形推論
• Authors: Isaac Gibbs and Emmanuel Cand\`es
• Abstract要約: 我々は、データを生成する分布が時間とともに変化するオンライン環境において、予測セットを形成するという問題を考察する。 与えられた幅のすべての局所時間間隔に対して,確実に小さな後悔を伴う新規な手順を開発する。 我々は、株式市場のボラティリティと新型コロナウイルス(COVID-19)のケース数を予測するために、2つの実世界のデータセットで、我々の技術を試した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2277343096128712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of forming prediction sets in an online setting where the distribution generating the data is allowed to vary over time. Previous approaches to this problem suffer from over-weighting historical data and thus may fail to quickly react to the underlying dynamics. Here we correct this issue and develop a novel procedure with provably small regret over all local time intervals of a given width. We achieve this by modifying the adaptive conformal inference (ACI) algorithm of Gibbs and Cand\`{e}s (2021) to contain an additional step in which the step-size parameter of ACI's gradient descent update is tuned over time. Crucially, this means that unlike ACI, which requires knowledge of the rate of change of the data-generating mechanism, our new procedure is adaptive to both the size and type of the distribution shift. Our methods are highly flexible and can be used in combination with any baseline predictive algorithm that produces point estimates or estimated quantiles of the target without the need for distributional assumptions. We test our techniques on two real-world datasets aimed at predicting stock market volatility and COVID-19 case counts and find that they are robust and adaptive to real-world distribution shifts.
• Abstract（参考訳）: オンライン環境において,データ生成の分布が時間とともに変化するような予測集合の形成の問題を考える。 この問題に対するこれまでのアプローチは、過重な履歴データに悩まされており、基礎となるダイナミクスに迅速に対応できない可能性がある。 本稿では,この問題を修正し,与えられた幅のすべての局所的な時間間隔において,後悔の少ない新しい手順を考案する。 我々は、GibsとCand\`{e}s(2021)の適応型共形推論(ACI)アルゴリズムを変更して、ACIの勾配勾配更新のステップサイズパラメータを時間とともに調整する追加ステップを含む。 重要なことは、データ生成機構の変更率の知識を必要とするACIとは異なり、我々の新しい手順は分散シフトのサイズとタイプの両方に適応する。 提案手法は非常に柔軟であり, 分布仮定を必要とせず, 目標の点推定や推定量を生成する任意のベースライン予測アルゴリズムと組み合わせることができる。 株式市場のボラティリティ(変動性)と新型コロナウイルス(COVID-19)のケースカウント(ケースカウント)の予測を目的とした2つの実世界のデータセット上で、我々の技術をテストする。

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