論文の概要: Regression Trees for Fast and Adaptive Prediction Intervals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07357v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 01:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 15:54:30.811283
• Title: Regression Trees for Fast and Adaptive Prediction Intervals
• Title（参考訳）: 高速かつ適応的な予測区間のための回帰木
• Authors: Luben M. C. Cabezas, Mateus P. Otto, Rafael Izbicki, Rafael B. Stern
• Abstract要約: 本稿では,局所的カバレッジ保証を伴う回帰問題に対して,予測間隔を調整するための一連の手法を提案する。 提案手法は多種多様な適合性スコアや予測設定に適用できるため,多種多様である。 我々は、標準のScikit-Lernインターフェースを使用してメソッドを実装するPythonパッケージロガートを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6763498831034043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predictive models make mistakes. Hence, there is a need to quantify the uncertainty associated with their predictions. Conformal inference has emerged as a powerful tool to create statistically valid prediction regions around point predictions, but its naive application to regression problems yields non-adaptive regions. New conformal scores, often relying upon quantile regressors or conditional density estimators, aim to address this limitation. Although they are useful for creating prediction bands, these scores are detached from the original goal of quantifying the uncertainty around an arbitrary predictive model. This paper presents a new, model-agnostic family of methods to calibrate prediction intervals for regression problems with local coverage guarantees. Our approach is based on pursuing the coarsest partition of the feature space that approximates conditional coverage. We create this partition by training regression trees and Random Forests on conformity scores. Our proposal is versatile, as it applies to various conformity scores and prediction settings and demonstrates superior scalability and performance compared to established baselines in simulated and real-world datasets. We provide a Python package locart that implements our methods using the standard scikit-learn interface.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルは間違いを犯す。 したがって、予測に関連する不確実性を定量化する必要がある。 コンフォーマル推論は、点予測に関する統計的に有効な予測領域を作成するための強力なツールとして現れてきたが、回帰問題への単純適用は非適応領域を生み出す。 新しい共形スコアは、しばしば量子的回帰器や条件密度推定器に依存し、この制限に対処することを目指している。 これらは予測バンドの作成に有用であるが、これらのスコアは任意の予測モデル周辺の不確かさを定量化するという当初の目標から外れている。 本稿では,局所カバレッジ保証を伴う回帰問題の予測区間を校正する新しいモデル非依存な手法を提案する。 我々のアプローチは条件付きカバレッジを近似する特徴空間の最も粗い分割を追求することに基づいている。 回帰木とランダムフォレストを適合度スコアでトレーニングすることで、この分割を作成する。 様々な適合度スコアや予測設定に適用し,シミュレーションや実世界のデータセットで確立されたベースラインよりも優れたスケーラビリティとパフォーマンスを示す。 標準のScikit-Lernインターフェースを使ってメソッドを実装するPythonパッケージロガートを提供する。

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