論文の概要: Predictive Inference in Multi-environment Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16336v2
- Date: Wed, 13 Nov 2024 14:13:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 19:25:09.854731
- Title: Predictive Inference in Multi-environment Scenarios
- Title（参考訳）: 多環境シナリオにおける予測推論
- Authors: John C. Duchi, Suyash Gupta, Kuanhao Jiang, Pragya Sur,
- Abstract要約: 有効な信頼区間を構築するという課題に対処し、複数の環境にまたがる予測の問題に対処する。
我々は、非伝統的で階層的なデータ生成シナリオにおいて、分散のないカバレッジを得る方法を示すために、Jackknifeとsplit-conformalメソッドを拡張します。
コントリビューションには、非実測値応答の設定の拡張、これらの一般的な問題における予測推論の一貫性の理論、条件付きカバレッジの限界に関する洞察が含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.324321417099394
- License:
- Abstract: We address the challenge of constructing valid confidence intervals and sets in problems of prediction across multiple environments. We investigate two types of coverage suitable for these problems, extending the jackknife and split-conformal methods to show how to obtain distribution-free coverage in such non-traditional, potentially hierarchical data-generating scenarios. We demonstrate a novel resizing method to adapt to problem difficulty, which applies both to existing approaches for predictive inference and the methods we develop; this reduces prediction set sizes using limited information from the test environment, a key to the methods' practical performance, which we evaluate through neurochemical sensing and species classification datasets. Our contributions also include extensions for settings with non-real-valued responses, a theory of consistency for predictive inference in these general problems, and insights on the limits of conditional coverage.
- Abstract（参考訳）: 有効な信頼区間を構築するという課題に対処し、複数の環境にまたがる予測の問題に対処する。
これらの問題に適した2種類のカバレッジについて検討し、ジャッキニフェ法とスプリットコンフォーマル法を拡張して、そのような非伝統的、潜在的に階層的なデータ生成シナリオにおいて、分布のないカバレッジを得る方法を示す。
本研究では,従来の予測推論手法と手法の両方に適用可能な,問題の難易度に適応する新しいリサイズ手法を実証する。これにより,テスト環境からの限られた情報を用いた予測セットのサイズを削減し,その手法の実用性を評価するとともに,ニューロケミカルセンシングと種分類データセットを用いて評価する。
コントリビューションには、非実測値応答の設定の拡張、これらの一般的な問題における予測推論の一貫性の理論、条件付きカバレッジの限界に関する洞察が含まれる。
関連論文リスト
- Prediction-Powered E-Values [0.66567375919026]
予測型推論のアイデアをe-valueに適用する。
e-values でフレーム化できるすべての推論手順には予測機能があることを示す。
私たちのアプローチはモジュール化されており、既存のアルゴリズムに簡単に統合できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-06T18:36:01Z) - Can We Validate Counterfactual Estimations in the Presence of General Network Interference? [6.092214762701847]
対実推定のためのクロスバリデーションを実現する新しいフレームワークを提案する。
中心となるのは、分散保存ネットワークブートストラップ方式です。
我々は、不均一な単位レベル特性を取り入れることで、最近の因果メッセージパッシングの発展を拡大する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-03T06:51:04Z) - Noise-Adaptive Conformal Classification with Marginal Coverage [53.74125453366155]
本稿では,ランダムラベルノイズによる交換性からの偏差を効率的に処理できる適応型共形推論手法を提案する。
本手法は,合成および実データに対して,その有効性を示す広範囲な数値実験により検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-29T23:55:23Z) - C$^{2}$INet: Realizing Incremental Trajectory Prediction with Prior-Aware Continual Causal Intervention [10.189508227447401]
複雑なシナリオにおけるマルチエージェントの軌道予測は、自律運転のようなアプリケーションには不可欠である。
既存の手法は、しばしば環境バイアスを見落とし、一般化の低さにつながる。
一般化可能なマルチエージェント軌道予測のための連続因果干渉法(C$2$INet)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-19T08:01:20Z) - Probabilistic Conformal Prediction with Approximate Conditional Validity [81.30551968980143]
本研究では,共形手法の柔軟性と条件分布の推定を組み合わせ,予測セットを生成する手法を開発した。
我々の手法は、条件付きカバレッジの観点から既存の手法よりも一貫して優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-01T20:44:48Z) - Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift [9.387706860375461]
分散シフトは、基礎となるデータ生成プロセスが変化したときに発生し、モデルの性能のずれにつながる。
予測間隔は、その基礎となる分布によって引き起こされる不確実性を特徴づける重要なツールとして機能する。
予測区間を集約し,最小の幅と対象領域を適切にカバーする手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:55:42Z) - Source-Free Unsupervised Domain Adaptation with Hypothesis Consolidation
of Prediction Rationale [53.152460508207184]
Source-Free Unsupervised Domain Adaptation (SFUDA)は、モデルがターゲットのドメインラベルやソースドメインデータにアクセスせずに新しいドメインに適応する必要がある、という課題である。
本稿では,各サンプルについて複数の予測仮説を考察し,各仮説の背景にある理論的根拠について考察する。
最適性能を達成するために,モデル事前適応,仮説統合,半教師付き学習という3段階の適応プロセスを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T05:53:22Z) - Quantification of Predictive Uncertainty via Inference-Time Sampling [57.749601811982096]
本稿では,データあいまいさの予測不確実性を推定するためのポストホックサンプリング手法を提案する。
この方法は与えられた入力に対して異なる可算出力を生成することができ、予測分布のパラメトリック形式を仮定しない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-03T12:43:21Z) - Learning Invariant Representations under General Interventions on the
Response [2.725698729450241]
線形構造因果モデル(SCM)に着目し、不変整合性(IMP)を導入する。
離散環境と連続環境の両方において,本手法の一般化誤差を解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-22T03:09:17Z) - A One-step Approach to Covariate Shift Adaptation [82.01909503235385]
多くの機械学習シナリオにおけるデフォルトの前提は、トレーニングとテストサンプルは同じ確率分布から引き出されることである。
予測モデルと関連する重みを1つの最適化で共同で学習する新しいワンステップアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-08T11:35:47Z) - GenDICE: Generalized Offline Estimation of Stationary Values [108.17309783125398]
重要なアプリケーションでは,効果的な推定が依然として可能であることを示す。
我々のアプローチは、定常分布と経験分布の差を補正する比率を推定することに基づいている。
結果として得られるアルゴリズム、GenDICEは単純で効果的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-21T00:27:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。