Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the universal distribution of the coverage in split conformal prediction

論文の概要: On the universal distribution of the coverage in split conformal prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02770v1
Date: Sun, 5 Mar 2023 20:46:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-07 17:47:10.010482
Title: On the universal distribution of the coverage in split conformal prediction
Title（参考訳）: 分割共形予測における被覆の普遍分布について
Authors: Paulo C. Marques F.
Abstract要約: 交換可能なデータを用いた回帰設定では、将来の観測可能量の有限地平線に対する予測セットのカバレッジの正確な分布を決定する。その結果, 有限のトレーニングおよび校正サンプルが得られ, 両者の分布は, 名目的誤発見レベルと校正サンプルサイズによってのみ決定されることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Two additional universal properties are established in the split conformal prediction framework. In a regression setting with exchangeable data, we determine the exact distribution of the coverage of prediction sets for a finite horizon of future observables, as well as the exact distribution of its almost sure limit. The results hold for finite training and calibration samples, and both distributions are determined solely by the nominal miscoverage level and the calibration sample size.
Abstract（参考訳）: 分割共形予測フレームワークには、さらに2つの普遍性が確立されている。交換可能なデータを用いた回帰設定では、将来の観測可能量の有限地平線に対する予測セットのカバレッジの正確な分布と、そのほぼ確実な極限の正確な分布を決定する。実験結果は有限なトレーニングと校正サンプルに対して保持され,両分布は名目的ミスカバーレベルと校正サンプルサイズのみによって決定される。

関連論文リスト

Theory on Score-Mismatched Diffusion Models and Zero-Shot Conditional Samplers [49.97755400231656]
本報告では,明示的な次元の一般スコアミスマッチ拡散サンプリング器を用いた最初の性能保証について述べる。その結果, スコアミスマッチは, 目標分布とサンプリング分布の分布バイアスとなり, 目標分布とトレーニング分布の累積ミスマッチに比例することがわかった。この結果は、測定ノイズに関係なく、任意の条件モデルに対するゼロショット条件付きサンプリングに直接適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-17T16:42:12Z)
Probabilistic Conformal Prediction with Approximate Conditional Validity [81.30551968980143]
本研究では,共形手法の柔軟性と条件分布の推定を組み合わせ,予測セットを生成する手法を開発した。我々の手法は、条件付きカバレッジの観点から既存の手法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-01T20:44:48Z)
Conditional validity of heteroskedastic conformal regression [12.905195278168506]
等角予測と分割等角予測は、統計的保証付き予測間隔を推定するための分布自由なアプローチを提供する。近年の研究では、分割共形予測は、限界被覆に着目した場合、最先端の予測間隔を生み出すことが示されている。本稿では,正規化やモンドリアン等式予測などの手法を用いて,予測間隔の構築方法について,新たな光を当てることを試みる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-15T11:10:46Z)
Conformal Language Modeling [61.94417935386489]
生成言語モデル(LM)の共形予測のための新しい手法を提案する。標準共形予測は厳密で統計的に保証された予測セットを生成する。我々は,オープンドメイン質問応答,テキスト要約,ラジオロジーレポート生成において,複数のタスクに対するアプローチの約束を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-16T21:55:08Z)
Flow Away your Differences: Conditional Normalizing Flows as an Improvement to Reweighting [0.0]
本稿では, 条件分布の所望の変化を考慮に入れた再重み付け手法の代替手法を提案する。条件付き正規化フローを用いて、完全条件付き確率分布を学習する。この例では、ソースとターゲットの分布を同一のサンプルサイズで再重み付けする手法よりも、統計精度が最大3倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-28T16:33:50Z)
Distribution-Free Finite-Sample Guarantees and Split Conformal Prediction [0.0]
分割共形予測は、最小分布自由仮定の下で有限サンプル保証を得るための有望な道を表す。 1940年代に開発された分割共形予測と古典的寛容予測との関連性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-26T14:12:24Z)
Test-time Recalibration of Conformal Predictors Under Distribution Shift Based on Unlabeled Examples [30.61588337557343]
コンフォーマル予測器は、ユーザが特定した確率で一連のクラスを計算することで不確実性の推定を提供する。本研究では,自然分布シフト下での優れた不確実性推定を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-09T04:46:00Z)
Distribution-free binary classification: prediction sets, confidence intervals and calibration [106.50279469344937]
分布自由条件における二項分類のための不確実性定量化(キャリブレーション、信頼区間、予測セット)の3つの概念について検討する。固定幅と一様質量の両双対の双対確率に対する信頼区間を導出する。我々の「三脚」定理の結果として、双有理確率に対するこれらの信頼区間は分布自由キャリブレーションに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-18T14:17:29Z)
Individual Calibration with Randomized Forecasting [116.2086707626651]
予測値がランダムに設定された場合,各サンプルのキャリブレーションは回帰設定で可能であることを示す。我々は、個別の校正を強制する訓練目標を設計し、それをランダム化された回帰関数の訓練に使用する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-18T05:53:10Z)
Batch Stationary Distribution Estimation [98.18201132095066]
サンプル遷移の組を与えられたエルゴードマルコフ鎖の定常分布を近似する問題を考える。与えられたデータに対する補正比関数の復元に基づく一貫した推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-02T09:10:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。