論文の概要: Exact and Approximate Conformal Inference for Multi-Output Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17405v2
- Date: Sat, 22 Jun 2024 20:56:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 05:28:15.956797
- Title: Exact and Approximate Conformal Inference for Multi-Output Regression
- Title（参考訳）: 多出力回帰のためのエクササイズと近似等式推論
- Authors: Chancellor Johnstone, Eugene Ndiaye,
- Abstract要約: コンフォーマル推論は、予測に関連する不確実性を定量化するために機械学習で使用される。
本稿では,多出力回帰を考察し,共形推論の正確な導出を$p$-値で行う。
また、実世界とシミュレーションデータの両方を用いて、これらの手法の有効性に関する理論的および実証的な証拠を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is common in machine learning to estimate a response $y$ given covariate information $x$. However, these predictions alone do not quantify any uncertainty associated with said predictions. One way to overcome this deficiency is with conformal inference methods, which construct a set containing the unobserved response $y$ with a prescribed probability. Unfortunately, even with a one-dimensional response, conformal inference is computationally expensive despite recent encouraging advances. In this paper, we explore multi-output regression, delivering exact derivations of conformal inference $p$-values when the predictive model can be described as a linear function of $y$. Additionally, we propose \texttt{unionCP} and a multivariate extension of \texttt{rootCP} as efficient ways of approximating the conformal prediction region for a wide array of multi-output predictors, both linear and nonlinear, while preserving computational advantages. We also provide both theoretical and empirical evidence of the effectiveness of these methods using both real-world and simulated data.
- Abstract（参考訳）: 機械学習では、与えられた共変量情報$x$のレスポンスを$y$と見積もるのが一般的である。
しかし、これらの予測だけでは、これらの予測に関連する不確実性は定量化されない。
この欠損を克服する1つの方法は、所定の確率で観測されない応答$y$を含む集合を構成する共形推論法である。
残念なことに、1次元の応答であっても、最近の奨励的な進歩にもかかわらず、共形推論は計算に高価である。
本稿では、予測モデルが$y$の線形関数として記述できる場合に、共形推論の正確な導出を$p$-値で提供する多出力回帰について検討する。
さらに, 線形および非線形の両方の多出力予測器に対して, 共形予測領域を効率よく近似し, 計算上の優位性を保ちながら, より効率的な方法として, textt{unionCP} と多変量拡張を提案する。
また、実世界とシミュレーションデータの両方を用いて、これらの手法の有効性に関する理論的および実証的な証拠を提供する。
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