Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Expected Size of Conformal Prediction Sets

論文の概要: On the Expected Size of Conformal Prediction Sets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07254v3
Date: Sat, 9 Mar 2024 03:20:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 17:08:12.147701
Title: On the Expected Size of Conformal Prediction Sets
Title（参考訳）: 共形予測集合の期待サイズについて
Authors: Guneet S. Dhillon and George Deligiannidis and Tom Rainforth
Abstract要約: 分割共形予測フレームワークを用いて,予測セットの予測サイズを理論的に定量化する。この正確な定式化は通常直接計算できないので、点推定と高確率境界間隔を導出する。回帰と分類の両問題に対する実世界のデータセットを用いた実験により,結果の有効性を裏付ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.161372736642157
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While conformal predictors reap the benefits of rigorous statistical guarantees on their error frequency, the size of their corresponding prediction sets is critical to their practical utility. Unfortunately, there is currently a lack of finite-sample analysis and guarantees for their prediction set sizes. To address this shortfall, we theoretically quantify the expected size of the prediction sets under the split conformal prediction framework. As this precise formulation cannot usually be calculated directly, we further derive point estimates and high-probability interval bounds that can be empirically computed, providing a practical method for characterizing the expected set size. We corroborate the efficacy of our results with experiments on real-world datasets for both regression and classification problems.
Abstract（参考訳）: 共形予測器は誤差周波数に対する厳密な統計的保証の利点を享受するが、それに対応する予測セットのサイズは実用上重要である。残念ながら、現在有限サンプル解析が欠如しており、予測セットのサイズが保証されている。この欠点に対処するため、我々は分割共形予測フレームワークの下で予測セットの予測サイズを理論的に定量化する。この正確な定式化は通常は直接計算できないため、経験的に計算できる点推定と高確率区間境界を導出し、期待される設定サイズを特徴づける実用的な方法を提供する。回帰と分類の両問題に対する実世界のデータセットを用いた実験により,結果の有効性を裏付ける。

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