論文の概要: UTOPIA: Universally Trainable Optimal Prediction Intervals Aggregation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16549v2
- Date: Sun, 14 Jul 2024 03:50:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 05:08:47.334711
- Title: UTOPIA: Universally Trainable Optimal Prediction Intervals Aggregation
- Title（参考訳）: UTOPIA: 普遍的にトレーニング可能な最適予測間隔の集約
- Authors: Jianqing Fan, Jiawei Ge, Debarghya Mukherjee,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.387706860375461
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Uncertainty quantification in prediction presents a compelling challenge with vast applications across various domains, including biomedical science, economics, and weather forecasting. There exists a wide array of methods for constructing prediction intervals, such as quantile regression and conformal prediction. However, practitioners often face the challenge of selecting the most suitable method for a specific real-world data problem. In response to this dilemma, we introduce a novel and universally applicable strategy called Universally Trainable Optimal Predictive Intervals Aggregation (UTOPIA). This technique excels in efficiently aggregating multiple prediction intervals while maintaining a small average width of the prediction band and ensuring coverage. UTOPIA is grounded in linear or convex programming, making it straightforward to train and implement. In the specific case where the prediction methods are elementary basis functions, as in kernel and spline bases, our method becomes the construction of a prediction band. Our proposed methodologies are supported by theoretical guarantees on the coverage probability and the average width of the aggregated prediction interval, which are detailed in this paper. The practicality and effectiveness of UTOPIA are further validated through its application to synthetic data and two real-world datasets in finance and macroeconomics.
- Abstract（参考訳）: 予測の不確かさの定量化は、バイオメディカルサイエンス、経済学、天気予報など、様々な分野にまたがる膨大な応用において、魅力的な課題となっている。
量子レグレッションや共形予測など、予測間隔を構築するための幅広い方法が存在する。
しかし、実践者は、特定の現実世界のデータ問題に対して最も適した方法を選択するという課題に直面していることが多い。
このジレンマに対応するために,我々は,UTOPIA(Universally Trainable Optimal Predictive Intervals Aggregation)と呼ばれる新しい,普遍的に適用可能な戦略を導入する。
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。
UTOPIAは線形プログラミングや凸プログラミングに基礎を置いており、訓練や実装が容易である。
予測法が基本基底関数である特定の場合、カーネルやスプラインベースのように、予測バンドの構成となる。
提案手法は,本論文で詳述した累積予測区間の平均幅と被覆確率の理論的保証により支持される。
UTOPIAの実用性と有効性は、その合成データとファイナンスおよび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によってさらに検証される。
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