Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conformal Prediction via Regression-as-Classification

論文の概要: Conformal Prediction via Regression-as-Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08168v1
Date: Fri, 12 Apr 2024 00:21:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-15 16:15:01.670972
Title: Conformal Prediction via Regression-as-Classification
Title（参考訳）: レグレッション・アズ・クラス化によるコンフォーマル予測
Authors: Etash Guha, Shlok Natarajan, Thomas Möllenhoff, Mohammad Emtiyaz Khan, Eugene Ndiaye,
Abstract要約: 回帰を分類問題に変換し、分類にCPを用いて回帰のCP集合を得る。多くのベンチマークにおける実証的な結果は、この単純なアプローチが、多くの実践的な問題に対して驚くほど良い結果をもたらすことを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.746085775084238
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Conformal prediction (CP) for regression can be challenging, especially when the output distribution is heteroscedastic, multimodal, or skewed. Some of the issues can be addressed by estimating a distribution over the output, but in reality, such approaches can be sensitive to estimation error and yield unstable intervals.~Here, we circumvent the challenges by converting regression to a classification problem and then use CP for classification to obtain CP sets for regression.~To preserve the ordering of the continuous-output space, we design a new loss function and make necessary modifications to the CP classification techniques.~Empirical results on many benchmarks shows that this simple approach gives surprisingly good results on many practical problems.
Abstract（参考訳）: 回帰のコンフォーマル予測(CP)は、特に出力分布がヘテロセダスティック、マルチモーダル、スキュードである場合、困難である。問題のいくつかは、出力上の分布を推定することで解決できるが、実際には、そのようなアプローチは推定誤差に敏感であり、不安定な間隔を生じる。そこで我々は、回帰を分類問題に変換し、分類にCPを用いて回帰のCP集合を得るという課題を回避する。〜連続出力空間の順序を保つため、我々は新しい損失関数を設計し、CP分類技術に必要な修正を加える。この単純なアプローチは、多くの実践的な問題に対して驚くほど良い結果をもたらすことを示している。

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