論文の概要: Conformalized Unconditional Quantile Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01426v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 00:20:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 16:00:03.805912
• Title: Conformalized Unconditional Quantile Regression
• Title（参考訳）: コンフォーマル化非条件量子回帰
• Authors: Ahmed M. Alaa, Zeshan Hussain and David Sontag
• Abstract要約: コンフォメーション予測と非条件量子回帰を組み合わせた予測推論手法を開発した。 提案手法は不整合性に適応し,テストインスタンスに関連する透過的なカバレッジ保証を提供し,既存の手法と効率的に競合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.528258690139793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a predictive inference procedure that combines conformal prediction (CP) with unconditional quantile regression (QR) -- a commonly used tool in econometrics that involves regressing the recentered influence function (RIF) of the quantile functional over input covariates. Unlike the more widely-known conditional QR, unconditional QR explicitly captures the impact of changes in covariate distribution on the quantiles of the marginal distribution of outcomes. Leveraging this property, our procedure issues adaptive predictive intervals with localized frequentist coverage guarantees. It operates by fitting a machine learning model for the RIFs using training data, and then applying the CP procedure for any test covariate with respect to a ``hypothetical'' covariate distribution localized around the new instance. Experiments show that our procedure is adaptive to heteroscedasticity, provides transparent coverage guarantees that are relevant to the test instance at hand, and performs competitively with existing methods in terms of efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,共形予測 (CP) と非条件量子回帰 (QR) を組み合わせた予測推論手法を開発した。 より広く知られている条件QRとは異なり、無条件QRは、結果の限界分布の定量値に対する共変量分布の変化の影響を明示的に捉えている。 この特性を生かして,局所的な頻繁なカバレッジ保証を伴う適応的予測間隔を定式化する。 トレーニングデータを使用してRIFに機械学習モデルを適用することで動作し、新しいインスタンスの周りにローカライズされた‘hypothetical’の共変量分布に関して、任意のテスト共変量に対してCPプロシージャを適用する。 実験により,本手法はヘテロシドステキシーに適応し,テストインスタンスに関連する透過的カバレッジ保証を提供し,効率面で既存の手法と競合して実行することが示された。

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