論文の概要: Confidence on the Focal: Conformal Prediction with Selection-Conditional Coverage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03868v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 17:18:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 14:13:18.717713
• Title: Confidence on the Focal: Conformal Prediction with Selection-Conditional Coverage
• Title（参考訳）: 音声の信頼:選択性被覆によるコンフォーマル予測
• Authors: Ying Jin, Zhimei Ren
• Abstract要約: コンフォーマル予測は、ランダムに描画された新しいテストポイントの未知の結果を所定の確率でカバーする、わずかに有効な予測間隔を構築する。 本稿では、選択した単位に対して、有限サンプルの正確なカバレッジ条件を持つ予測セットを構築するための一般的な枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.101159167852021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction builds marginally valid prediction intervals which cover the unknown outcome of a randomly drawn new test point with a prescribed probability. In practice, a common scenario is that, after seeing the test unit(s), practitioners decide which test unit(s) to focus on in a data-driven manner, and wish to quantify the uncertainty for the focal unit(s). In such cases, marginally valid prediction intervals for these focal units can be misleading due to selection bias. This paper presents a general framework for constructing a prediction set with finite-sample exact coverage conditional on the unit being selected. Its general form works for arbitrary selection rules, and generalizes Mondrian Conformal Prediction to multiple test units and non-equivariant classifiers. We then work out computationally efficient implementation of our framework for a number of realistic selection rules, including top-K selection, optimization-based selection, selection based on conformal p-values, and selection based on properties of preliminary conformal prediction sets. The performance of our methods is demonstrated via applications in drug discovery and health risk prediction.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、ランダムに描画された新しいテストポイントの未知の結果を所定の確率でカバーする限界有効予測間隔を構築する。 実際に一般的なシナリオは、テストユニットを見た後、実践者がデータ駆動方式でどのテストユニットにフォーカスするかを決め、焦点ユニットの不確実性を定量化したいというものである。 このような場合、これらの焦点単位の正当な予測間隔は選択バイアスによって誤解を招くことがある。 本稿では,選択対象単位に有限サンプル完全カバレッジ条件付き予測セットを構築するための一般的な枠組みを提案する。 その一般形式は任意の選択規則に作用し、モンドリアン変換予測を複数のテスト単位と非同変分類器に一般化する。 次に,top-k選択,最適化に基づく選択,適合p値に基づく選択,予備共形予測集合の特性に基づく選択など,多くの現実的な選択規則に対する計算効率の高いフレームワークの実装を行った。 本手法の性能は,創薬および健康リスク予測の応用により実証された。

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