論文の概要: Conformal Prediction Regions for Time Series using Linear Complementarity Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01075v5
• Date: Mon, 8 Jan 2024 21:50:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 20:41:28.938361
• Title: Conformal Prediction Regions for Time Series using Linear Complementarity Programming
• Title（参考訳）: 線形相補性プログラミングを用いた時系列の等角予測領域
• Authors: Matthew Cleaveland, Insup Lee, George J. Pappas, Lars Lindemann
• Abstract要約: 本稿では,長期の地平面計画と検証を可能にするために,保守性を低減する最適化手法を提案する。 この問題を混合整数線形相補性プログラム (MILCP) としてキャストし, 線形相補性プログラム (LCP) に緩和することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.094249285804224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction is a statistical tool for producing prediction regions of machine learning models that are valid with high probability. However, applying conformal prediction to time series data leads to conservative prediction regions. In fact, to obtain prediction regions over $T$ time steps with confidence $1-\delta$, {previous works require that each individual prediction region is valid} with confidence $1-\delta/T$. We propose an optimization-based method for reducing this conservatism to enable long horizon planning and verification when using learning-enabled time series predictors. Instead of considering prediction errors individually at each time step, we consider a parameterized prediction error over multiple time steps. By optimizing the parameters over an additional dataset, we find prediction regions that are not conservative. We show that this problem can be cast as a mixed integer linear complementarity program (MILCP), which we then relax into a linear complementarity program (LCP). Additionally, we prove that the relaxed LP has the same optimal cost as the original MILCP. Finally, we demonstrate the efficacy of our method on case studies using pedestrian trajectory predictors and F16 fighter jet altitude predictors.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、高い確率で有効な機械学習モデルの予測領域を生成する統計ツールである。 しかし、時系列データに共形予測を適用すると、保守的な予測領域が生じる。 実際、信頼度1-\delta$でT$以上の予測領域を得るには、 {previous works requires each individual prediction region is valid} with confidence $1-\delta/T$。 学習可能な時系列予測器を使用する場合,この保守性を低減する最適化手法を提案する。 複数の時間ステップで予測誤差を個別に考慮する代わりに、パラメータ化された予測誤差をパラメータ化する。 追加データセット上でパラメータを最適化することにより、保守的でない予測領域を見つける。 この問題を混合整数線形相補性プログラム (MILCP) としてキャストし, 線形相補性プログラム (LCP) に緩和することを示した。 さらに、緩和されたLPは元のMILCPと同じ最適コストであることを示す。 最後に,歩行者軌道予測器とF16戦闘機高度予測器を用いたケーススタディにおける本手法の有効性を示す。

関連論文リスト

• Enhancing Mean-Reverting Time Series Prediction with Gaussian Processes: Functional and Augmented Data Structures in Financial Forecasting [0.0]
  本稿では,ガウス過程(GP)を基礎構造を持つ平均回帰時系列の予測に適用する。 GPは、平均予測だけでなく、将来の軌道上の確率分布全体を予測する可能性を提供する。 これは、不正なボラティリティ評価が資本損失につながる場合、正確な予測だけでは十分でない金融状況において特に有益である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T06:09:45Z)
• Regression Trees for Fast and Adaptive Prediction Intervals [2.6763498831034043]
  本稿では,局所的なカバレッジ保証を伴う回帰問題に対して,予測間隔を調整するための一連の手法を提案する。 回帰木とランダムフォレストを適合度スコアでトレーニングすることで分割を作成する。 提案手法は多種多様な適合性スコアや予測設定に適用できるため,多種多様である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T01:17:09Z)
• Multi-Modal Conformal Prediction Regions with Simple Structures by Optimizing Convex Shape Templates [19.504348671777006]
  コンフォーマル予測は、高い確率で有効な機械学習モデルの予測領域を生成する統計ツールである。 共形予測アルゴリズムの重要な構成要素は、モデルの予測が未知の基底真理値とどのように異なるかを定量化するエンフノン整合スコア関数である。 キャリブレーションデータよりもパラメータ化されたエンフシェープテンプレート関数を最適化し,最小体積の予測領域を生成する非整合スコア関数を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T17:00:13Z)
• PAC Prediction Sets Under Label Shift [52.30074177997787]
  予測セットは、個々のラベルではなくラベルのセットを予測することによって不確実性を捉える。 ラベルシフト設定においてPAC保証付き予測セットを構築するための新しいアルゴリズムを提案する。 提案手法を5つのデータセットで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:57:57Z)
• UTOPIA: Universally Trainable Optimal Prediction Intervals Aggregation [9.387706860375461]
  UTOPIA(Universally Trainable Optimal Predictive Intervals Aggregation)と呼ばれる新しい戦略を導入する。 この技術は、予測帯域の平均幅を小さく保ちながら、複数の予測間隔を効率的に集約し、カバレッジを確保する。 合成データとファイナンスとマクロ経済学における2つの実世界のデータセットに適用することで検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T20:38:37Z)
• Predictive Inference with Feature Conformal Prediction [80.77443423828315]
  本稿では,特徴空間への共形予測の範囲を拡大する特徴共形予測を提案する。 理論的観点からは、特徴共形予測は軽度の仮定の下で正則共形予測よりも確実に優れていることを示す。 提案手法は,バニラ共形予測だけでなく,他の適応共形予測手法と組み合わせることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-01T02:57:37Z)
• Efficient and Differentiable Conformal Prediction with General Function Classes [96.74055810115456]
  本稿では,複数の学習可能なパラメータに対する共形予測の一般化を提案する。 本研究は, クラス内において, ほぼ有効な人口被覆率, ほぼ最適効率を実現していることを示す。 実験の結果,提案アルゴリズムは有効な予測セットを学習し,効率を著しく向上できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T18:37:23Z)
• Private Prediction Sets [72.75711776601973]
  機械学習システムは、個人のプライバシーの確実な定量化と保護を必要とする。 これら2つのデシラタを共同で扱う枠組みを提案する。 本手法を大規模コンピュータビジョンデータセット上で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T18:59:11Z)
• AutoCP: Automated Pipelines for Accurate Prediction Intervals [84.16181066107984]
  本稿では、自動予測のための自動機械学習(Automatic Machine Learning for Conformal Prediction, AutoCP)というAutoMLフレームワークを提案する。 最高の予測モデルを選択しようとする慣れ親しんだAutoMLフレームワークとは異なり、AutoCPは、ユーザが指定したターゲットカバレッジ率を達成する予測間隔を構築する。 さまざまなデータセットでAutoCPをテストしたところ、ベンチマークアルゴリズムを著しく上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T23:13:11Z)
• 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)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。