論文の概要: Predictive Uncertainty Quantification via Risk Decompositions for Strictly Proper Scoring Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10727v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 14:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 15:52:00.247092
• Title: Predictive Uncertainty Quantification via Risk Decompositions for Strictly Proper Scoring Rules
• Title（参考訳）: 厳密なスコーリングルールのためのリスク分解による予測不確かさ定量化
• Authors: Nikita Kotelevskii, Maxim Panov
• Abstract要約: 統計的推論に根ざした一般的な枠組みを導入し、新しい不確実性対策を作成し、それらの相互関係を明らかにする。 この枠組みにベイズ的推論を組み込むことを提案し、提案した近似の性質について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.334458709669125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distinguishing sources of predictive uncertainty is of crucial importance in the application of forecasting models across various domains. Despite the presence of a great variety of proposed uncertainty measures, there are no strict definitions to disentangle them. Furthermore, the relationship between different measures of uncertainty quantification remains somewhat unclear. In this work, we introduce a general framework, rooted in statistical reasoning, which not only allows the creation of new uncertainty measures but also clarifies their interrelations. Our approach leverages statistical risk to distinguish aleatoric and epistemic uncertainty components and utilizes proper scoring rules to quantify them. To make it practically tractable, we propose an idea to incorporate Bayesian reasoning into this framework and discuss the properties of the proposed approximation.
• Abstract（参考訳）: 予測の不確実性の源を断ち切ることは、様々な領域にわたる予測モデルの適用において重要である。 様々な不確実性対策が提案されているにもかかわらず、それらを解き放つ厳密な定義は存在しない。 さらに、不確実性定量化の異なる尺度間の関係は、いまだに不明である。 本研究では,統計推論に根ざした一般的な枠組みを導入し,新たな不確実性尺度の作成を可能にするだけでなく,それらの相互関係を明確化する。 本手法では,統計的リスクを活用し,認識的不確実性成分を識別し,適切なスコアリングルールを用いて定量化を行う。 この枠組みにベイズ的推論を組み込むことを提案し,提案した近似の性質について議論する。

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