論文の概要: Distribution Free Prediction Sets for Node Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14555v1
- Date: Sat, 26 Nov 2022 12:54:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 16:17:31.791977
- Title: Distribution Free Prediction Sets for Node Classification
- Title(参考訳): ノード分類のための分布自由予測セット
- Authors: Jase Clarkson
- Abstract要約: 我々は、共形予測の最近の進歩を活用し、帰納学習シナリオにおけるノード分類のための予測セットを構築する。
一般的なGNNモデルを用いて,標準ベンチマークデータセットにまたがるアプローチの有効性を検証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are able to achieve high classification accuracy
on many large real world datasets, but provide no rigorous notion of predictive
uncertainty. We leverage recent advances in conformal prediction to construct
prediction sets for node classification in inductive learning scenarios, and
verify the efficacy of our approach across standard benchmark datasets using
popular GNN models. The code is available at
\href{https://github.com/jase-clarkson/graph_cp}{this link}.
- Abstract(参考訳): グラフニューラルネットワーク(gnns)は多くの大規模な実世界のデータセットで高い分類精度を達成できるが、予測の不確実性という厳密な概念は提供しない。
共形予測の最近の進歩を利用して、帰納学習シナリオにおけるノード分類のための予測セットを構築し、一般的なGNNモデルを用いて標準ベンチマークデータセットにおけるアプローチの有効性を検証する。
コードは \href{https://github.com/jase-clarkson/graph_cp}{this link} で入手できる。
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