論文の概要: Loss-Controlling Calibration for Predictive Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04378v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 09:44:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 17:21:50.059605
• Title: Loss-Controlling Calibration for Predictive Models
• Title（参考訳）: 予測モデルに対する損失制御校正
• Authors: Di Wang, Junzhi Shi, Pingping Wang, Shuo Zhuang, Hongyue Li
• Abstract要約: 交換可能なデータに対する損失制御予測を行うための予測モデルの校正のための学習フレームワークを提案する。 比較して, 損失制御手法によって構築された予測関数は, 設定された予測関数に限らず, 損失関数は単調な仮定を伴わずに任意の可測関数となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.213323318444502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a learning framework for calibrating predictive models to make loss-controlling prediction for exchangeable data, which extends our recently proposed conformal loss-controlling prediction for more general cases. By comparison, the predictors built by the proposed loss-controlling approach are not limited to set predictors, and the loss function can be any measurable function without the monotone assumption. To control the loss values in an efficient way, we introduce transformations preserving exchangeability to prove finite-sample controlling guarantee when the test label is obtained, and then develop an approximation approach to construct predictors. The transformations can be built on any predefined function, which include using optimization algorithms for parameter searching. This approach is a natural extension of conformal loss-controlling prediction, since it can be reduced to the latter when the set predictors have the nesting property and the loss functions are monotone. Our proposed method is tested empirically for high-impact weather forecasting and the experimental results demonstrate its effectiveness for controlling the non-monotone loss related to false discovery.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,交換可能データに対する損失制御予測を行うための予測モデルの校正のための学習フレームワークを提案する。 比較して, 提案する損失制御手法によって構築される予測器は, 設定された予測器に限らず, 損失関数は単調仮定を伴わない任意の可測関数となる。 効率よく損失値を制御するために,テストラベルが得られたときの有限サンプル制御保証を証明するために交換可能性を保存する変換を導入し,予測器構築のための近似手法を開発した。 変換は、パラメータ探索の最適化アルゴリズムを含む、任意の事前定義された関数の上に構築することができる。 このアプローチは共形損失制御予測の自然な拡張であり、集合予測器がネスト特性を持ち、損失関数が単調である場合、後者に還元することができる。 提案手法は, 気象予報の高精度化のために実証実験を行い, 実験結果から偽発見に関連する非単調損失の制御に有効性を示す。

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