論文の概要: Self-Consistent Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07307v2
• Date: Mon, 22 Apr 2024 04:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 23:34:03.646734
• Title: Self-Consistent Conformal Prediction
• Title（参考訳）: 自己整合性コンフォーマル予測
• Authors: Lars van der Laan, Ahmed M. Alaa,
• Abstract要約: textitSelf-Consistent Conformal Prediction for regressionを紹介する。 モデル予測に対して有効な条件付きで、校正点予測と互換性のある予測間隔を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.606421967131524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In decision-making guided by machine learning, decision-makers may take identical actions in contexts with identical predicted outcomes. Conformal prediction helps decision-makers quantify uncertainty in point predictions of outcomes, allowing for better risk management for actions. Motivated by this perspective, we introduce \textit{Self-Consistent Conformal Prediction} for regression, which combines two post-hoc approaches -- Venn-Abers calibration and conformal prediction -- to provide calibrated point predictions and compatible prediction intervals that are valid conditional on model predictions. Our procedure can be applied post-hoc to any black-box model to provide predictions and inferences with finite-sample prediction-conditional guarantees. Numerical experiments show our approach strikes a balance between interval efficiency and conditional validity.
• Abstract（参考訳）: 機械学習によって導かれる意思決定では、意思決定者は、同じ予測結果のコンテキストで同じ行動をとることができる。 コンフォーマルな予測は、意思決定者が結果のポイント予測の不確実性を定量化し、アクションのリスク管理を改善するのに役立つ。 この観点から,2つのポストホックアプローチ – Venn-Abersキャリブレーションとコンフォメーション予測 – を組み合わせることで,モデルの予測に有効な校正点予測と互換性のある予測間隔を提供する回帰式に対して,textit{Self-Consistent Conformal Prediction}を導入する。 提案手法は, ブラックボックスモデルに対して, 有限サンプル予測条件付き予測と推測を行うために, ポストホックで適用することができる。 数値実験により,本手法は区間効率と条件付き妥当性のバランスを示す。

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