論文の概要: Heteroskedastic conformal regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08313v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 11:10:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 15:05:08.622926
• Title: Heteroskedastic conformal regression
• Title（参考訳）: Heteroskedastic conformal regression
• Authors: Nicolas Dewolf, Bernard De Baets, Willem Waegeman
• Abstract要約: 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共形予測などの手法を用いて適応予測区間を構築する方法について,新たな光を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.504146200189057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction, and split conformal prediction as a specific implementation, offer a distribution-free approach to estimating prediction intervals with statistical guarantees. Recent work has shown that split conformal prediction can produce state-of-the-art prediction intervals when focusing on marginal coverage, i.e., on a calibration dataset the method produces on average prediction intervals that contain the ground truth with a predefined coverage level. However, such intervals are often not adaptive, which can be problematic for regression problems with heteroskedastic noise. This paper tries to shed new light on how adaptive prediction intervals can be constructed using methods such as normalized and Mondrian conformal prediction. We present theoretical and experimental results in which these methods are investigated in a systematic way.
• Abstract（参考訳）: 共形予測と分割共形予測は、統計的保証付き予測間隔を推定するための分布のないアプローチを提供する。 近年の研究では、分割共形予測が限界カバレッジに焦点を当てた場合の最先端予測区間、すなわちキャリブレーションデータセットにおいて、事前に定義されたカバレッジレベルを持つ基底真理を含む平均予測間隔で生成できることが示されている。 しかし、そのような間隔はしばしば適応的ではなく、ヘテロケクタスティックノイズを伴う回帰問題に問題となる。 本稿では,正規化法やモンドリアン共形予測法を用いて適応予測間隔をどのように構築できるか,新たな光を当てようとする。 そこで本研究では,これらの手法を系統的に検討する理論的および実験的結果を示す。

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