論文の概要: Transductive conformal inference with adaptive scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18108v2
• Date: Tue, 19 Mar 2024 13:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 00:20:56.831909
• Title: Transductive conformal inference with adaptive scores
• Title（参考訳）: 適応スコアを用いた帰納的共形推論
• Authors: Ulysse Gazin, Gilles Blanchard, Etienne Roquain,
• Abstract要約: トランスダクティブな設定では、テストのサンプルとして$m$の新たなポイントが決定されます。 本研究はP'olya urnモデルに従い, 実験分布関数の濃度不等式を確立することを目的とする。 本研究では,2つの機械学習タスクに対して一様かつ不確率な保証を行うことにより,これらの理論的結果の有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.591224588041813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal inference is a fundamental and versatile tool that provides distribution-free guarantees for many machine learning tasks. We consider the transductive setting, where decisions are made on a test sample of $m$ new points, giving rise to $m$ conformal $p$-values. While classical results only concern their marginal distribution, we show that their joint distribution follows a P\'olya urn model, and establish a concentration inequality for their empirical distribution function. The results hold for arbitrary exchangeable scores, including adaptive ones that can use the covariates of the test+calibration samples at training stage for increased accuracy. We demonstrate the usefulness of these theoretical results through uniform, in-probability guarantees for two machine learning tasks of current interest: interval prediction for transductive transfer learning and novelty detection based on two-class classification.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル推論は、多くの機械学習タスクに対して分散のない保証を提供する、基本的で汎用的なツールである。 トランスダクティブな設定は、$m$新しい点のテストサンプルで決定され、$m$コンフォーマルな$p$-値が生じる。 古典的な結果はそれらの限界分布のみに関係するが、それらの結合分布は P'olya urn モデルに従い、その経験的分布関数に対する濃度不等式を確立する。 結果は任意の交換可能なスコアを保持し、トレーニング段階でテスト+校正サンプルの共変量を使用する適応スコアを含む。 本稿では,2クラス分類に基づく伝達学習における区間予測と新規性検出の2つの機械学習タスクに対して,一様かつ不確率な保証により,これらの理論結果の有用性を実証する。

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