論文の概要: Non-Exchangeable Conformal Risk Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01262v2
• Date: Fri, 26 Jan 2024 10:47:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 17:45:30.084432
• Title: Non-Exchangeable Conformal Risk Control
• Title（参考訳）: 非交換型コンフォーマルリスク制御
• Authors: Ant\'onio Farinhas, Chrysoula Zerva, Dennis Ulmer, Andr\'e F. T. Martins
• Abstract要約: 分割共形予測は、公式に保証された不確実性セットや間隔を提供する能力によって、最近大きな関心を集めている。 本研究では,データ交換不能時のモノトーン損失関数の期待値を制御できる非交換型共形リスク制御を提案する。 私たちのフレームワークはフレキシブルで、仮定はごくわずかで、所定のテスト例に対する関連性に基づいてデータを重み付けできます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.381447108228635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Split conformal prediction has recently sparked great interest due to its ability to provide formally guaranteed uncertainty sets or intervals for predictions made by black-box neural models, ensuring a predefined probability of containing the actual ground truth. While the original formulation assumes data exchangeability, some extensions handle non-exchangeable data, which is often the case in many real-world scenarios. In parallel, some progress has been made in conformal methods that provide statistical guarantees for a broader range of objectives, such as bounding the best $F_1$-score or minimizing the false negative rate in expectation. In this paper, we leverage and extend these two lines of work by proposing non-exchangeable conformal risk control, which allows controlling the expected value of any monotone loss function when the data is not exchangeable. Our framework is flexible, makes very few assumptions, and allows weighting the data based on its relevance for a given test example; a careful choice of weights may result on tighter bounds, making our framework useful in the presence of change points, time series, or other forms of distribution drift. Experiments with both synthetic and real world data show the usefulness of our method.
• Abstract（参考訳）: 分割共形予測は、ブラックボックスニューラルモデルによる予測に対して、公式に保証された不確実性セットや間隔を提供することで、実際の基底真理を包含する事前定義された確率を確保するために、最近大きな関心を集めている。 オリジナルの定式化はデータ交換可能性を想定しているが、いくつかの拡張は交換不能なデータを扱う。 平行して、最高の$F_1$-scoreのバウンドや期待値の偽陰率の最小化など、より幅広い目的に対する統計的保証を提供する共形法が進歩している。 本稿では,データ交換不能時の単調損失関数の期待値を制御できる非交換性共形リスク制御を提案することにより,これら2つの作業線を活用・拡張する。 私たちのフレームワークは柔軟性があり、仮定が極めて少なく、所定のテスト例の妥当性に基づいてデータを重み付けすることが可能です。 合成データと実世界データの両方を用いた実験により,本手法の有用性が示された。

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