論文の概要: Distribution-free Conformal Prediction for Ordinal Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16610v2
• Date: Sat, 02 Nov 2024 05:33:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:38:22.070582
• Title: Distribution-free Conformal Prediction for Ordinal Classification
• Title（参考訳）: 正規化のための分布自由等角予測
• Authors: Subhrasish Chakraborty, Chhavi Tyagi, Haiyan Qiao, Wenge Guo,
• Abstract要約: 正規分類は、対象変数がクラスラベル間で自然な順序付けを持つ実アプリケーションで一般的である。 連続的および非連続的な予測セットを構築するための新しい共形予測手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Conformal prediction is a general distribution-free approach for constructing prediction sets combined with any machine learning algorithm that achieve valid marginal or conditional coverage in finite samples. Ordinal classification is common in real applications where the target variable has natural ordering among the class labels. In this paper, we discuss constructing distribution-free prediction sets for such ordinal classification problems by leveraging the ideas of conformal prediction and multiple testing with FWER control. Newer conformal prediction methods are developed for constructing contiguous and non-contiguous prediction sets based on marginal and conditional (class-specific) conformal $p$-values, respectively. Theoretically, we prove that the proposed methods respectively achieve satisfactory levels of marginal and class-specific conditional coverages. Through simulation study and real data analysis, these proposed methods show promising performance compared to the existing conformal method.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(Conformal prediction)は、有限サンプルにおいて有効な限界範囲または条件範囲を達成する任意の機械学習アルゴリズムと組み合わせた、予測セットを構築するための一般的な分布自由なアプローチである。 正規分類は、対象変数がクラスラベル間で自然な順序付けを持つ実アプリケーションで一般的である。 本稿では,FWER制御を用いた共形予測と複数検定のアイデアを活用することで,そのような順序付き分類問題に対する分布自由予測セットの構築について論じる。 境界値と条件値(クラス固有の)$p$-値に基づいて連続予測セットと非連続予測セットを構築するために,より新しい共形予測手法を開発した。 理論的には,提案手法がそれぞれ,限界条件とクラス固有の条件範囲の満足度を達成できることを実証する。 シミュレーション研究と実データ解析により,提案手法は既存の共形法と比較して有望な性能を示す。

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