論文の概要: Reliable Prediction Intervals with Regression Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09606v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 08:39:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:36:54.547061
• Title: Reliable Prediction Intervals with Regression Neural Networks
• Title（参考訳）: 回帰ニューラルネットワークを用いた信頼性予測区間
• Authors: Harris Papadopoulos and Haris Haralambous
• Abstract要約: 本稿では,従来の回帰ニューラルネットワーク(NN)を拡張して,所要の信頼度を満たす予測間隔で生成する点予測を置き換える手法を提案する。 提案手法は,信頼度を予測に割り当てるための新しい機械学習フレームワークである Conformal Prediction (CP) に従う。 提案手法は,4つのベンチマークデータセットと,電離圏間リンクにおいて重要なパラメータであるトータル・エレクトロン・コンテント(TEC)の予測問題について評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.569545894307769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper proposes an extension to conventional regression Neural Networks (NNs) for replacing the point predictions they produce with prediction intervals that satisfy a required level of confidence. Our approach follows a novel machine learning framework, called Conformal Prediction (CP), for assigning reliable confidence measures to predictions without assuming anything more than that the data are independent and identically distributed (i.i.d.). We evaluate the proposed method on four benchmark datasets and on the problem of predicting Total Electron Content (TEC), which is an important parameter in trans-ionospheric links; for the latter we use a dataset of more than 60000 TEC measurements collected over a period of 11 years. Our experimental results show that the prediction intervals produced by our method are both well-calibrated and tight enough to be useful in practice.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の回帰ニューラルネットワーク(NN)を拡張して,所要の信頼度を満たす予測間隔で生成する点予測を置き換える手法を提案する。 我々のアプローチは、データが独立で同一に分散されていることを前提とせずに、信頼できる信頼度を予測に割り当てる、Conformal Prediction (CP)と呼ばれる新しい機械学習フレームワークに従う。 提案手法は,4つのベンチマークデータセットと,超電離圏リンクにおける重要なパラメータであるTotal Electron Content (TEC) の予測問題について評価する。 実験結果から,本手法が生成する予測間隔は良好に校正され,かつ厳密であることがわかった。

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