論文の概要: Extending Conformal Prediction to Hidden Markov Models with Exact Validity via de Finetti's Theorem for Markov Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02271v4
• Date: Mon, 22 May 2023 18:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 01:22:32.531137
• Title: Extending Conformal Prediction to Hidden Markov Models with Exact Validity via de Finetti's Theorem for Markov Chains
• Title（参考訳）: マルコフ連鎖に対するデ・フィネッティの定理による隠れマルコフモデルへの等角性予測の拡張
• Authors: Buddhika Nettasinghe, Samrat Chatterjee, Ramakrishna Tipireddy, Mahantesh Halappanavar
• Abstract要約: 隠れマルコフモデル(HMM)フレームワークへの共形予測を一般化する。 提案手法の鍵となる考え方は、非交換可能なマルコフデータをHMMから交換可能なブロックに分割することである。 交換可能なブロックの置換は、HMMから観測されたマルコフデータのランダム化と見なされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.774664776768427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformal prediction is a widely used method to quantify the uncertainty of a classifier under the assumption of exchangeability (e.g., IID data). We generalize conformal prediction to the Hidden Markov Model (HMM) framework where the assumption of exchangeability is not valid. The key idea of the proposed method is to partition the non-exchangeable Markovian data from the HMM into exchangeable blocks by exploiting the de Finetti's Theorem for Markov Chains discovered by Diaconis and Freedman (1980). The permutations of the exchangeable blocks are viewed as randomizations of the observed Markovian data from the HMM. The proposed method provably retains all desirable theoretical guarantees offered by the classical conformal prediction framework in both exchangeable and Markovian settings. In particular, while the lack of exchangeability introduced by Markovian samples constitutes a violation of a crucial assumption for classical conformal prediction, the proposed method views it as an advantage that can be exploited to improve the performance further. Detailed numerical and empirical results that complement the theoretical conclusions are provided to illustrate the practical feasibility of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 等式予測は、交換可能性(IIDデータなど)の仮定の下で分類器の不確かさを定量化するために広く用いられる手法である。 交換可能性の仮定が妥当でない隠れマルコフモデル(HMM)フレームワークへの共形予測を一般化する。 提案手法の重要なアイデアは、diaconis and freedman (1980) によって発見されたマルコフ連鎖に対するde finettiの定理を利用して、交換不能なマルコフデータをhmmから交換可能なブロックに分割することである。 交換可能なブロックの置換は、HMMから観測されたマルコフデータのランダム化と見なされる。 提案手法は,古典的共形予測フレームワークが提案するすべての理論的保証を,交換可能な設定とマルコフ的設定の両方で確実に保持する。 特に,マルコフサンプルが導入した交換可能性の欠如は,古典的共形予測の重要な前提に反するものであるが,提案手法は,さらなる性能向上に活用できる利点であると考えている。 提案手法の実用性を示すために, 理論的結論を補完する詳細な数値および実験結果を提供する。

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