論文の概要: Conditional validity of heteroskedastic conformal regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08313v2
• Date: Tue, 30 Apr 2024 15:29:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 19:57:27.242113
• Title: Conditional validity of heteroskedastic conformal regression
• Title（参考訳）: ヘテロスケダス性共形レグレッションの条件的妥当性
• Authors: Nicolas Dewolf, Bernard De Baets, Willem Waegeman,
• Abstract要約: 等角予測と分割等角予測は、統計的保証付き予測間隔を推定するための分布自由なアプローチを提供する。 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等式予測などの手法を用いて,予測間隔の構築方法について,新たな光を当てることを試みる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.905195278168506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/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 prediction intervals can be constructed, using methods such as normalized and Mondrian conformal prediction, in such a way that they adapt to the heteroskedasticity of the underlying process. Theoretical and experimental results are presented in which these methods are compared in a systematic way. In particular, it is shown how the conditional validity of a chosen conformal predictor can be related to (implicit) assumptions about the data-generating distribution.
• Abstract（参考訳）: 共形予測と分割共形予測を具体的実装として、統計的保証付き予測区間を推定するための分布自由なアプローチを提供する。 近年の研究では、分割等角予測は、限界範囲に焦点をあてた場合の最先端の予測間隔、すなわち、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するキャリブレーションデータセットを生成することが可能であることが示されている。 しかし、そのような区間は適応しないことが多く、ヘテロスケダスティックノイズを伴う回帰問題に問題となることがある。 本稿では、正規化やモンドリアン等式予測などの手法を用いて、その基礎となるプロセスのヘテロスケダスト性に適応するように、予測間隔を構築する方法について、新たな光を当てようとしている。 理論的および実験的な結果として,これらの手法を系統的に比較した。 特に、選択された共形予測器の条件付き妥当性が、データ生成分布に関する(単純な)仮定とどのように関連しているかを示す。

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