論文の概要: Conformal Prediction for Ensembles: Improving Efficiency via Score-Based Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16246v2
• Date: Wed, 29 Jan 2025 23:46:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:11:55.432763
• Title: Conformal Prediction for Ensembles: Improving Efficiency via Score-Based Aggregation
• Title（参考訳）: アンサンブルのコンフォーマル予測:スコアベースアグリゲーションによる効率の向上
• Authors: Eduardo Ochoa Rivera, Yash Patel, Ambuj Tewari,
• Abstract要約: 等角予測は分布仮定を避ける一つの方法である。 しかし、予測領域をマージすることで、コンフォメーションスコアに存在する構造が犠牲になり、保守性はさらに低下する。 そこで本研究では,新しいフレームワークを分類と予測列最適化の両方で効果的に活用できることを述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.928543069018865
• License:
• Abstract: Distribution-free uncertainty estimation for ensemble methods is increasingly desirable due to the widening deployment of multi-modal black-box predictive models. Conformal prediction is one approach that avoids such distributional assumptions. Methods for conformal aggregation have in turn been proposed for ensembled prediction, where the prediction regions of individual models are merged as to retain coverage guarantees while minimizing conservatism. Merging the prediction regions directly, however, sacrifices structures present in the conformal scores that can further reduce conservatism. We, therefore, propose a novel framework that extends the standard scalar formulation of a score function to a multivariate score that produces more efficient prediction regions. We then demonstrate that such a framework can be efficiently leveraged in both classification and predict-then-optimize regression settings downstream and empirically show the advantage over alternate conformal aggregation methods.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルブラックボックス予測モデルの拡張により,アンサンブル手法の分布自由不確実性推定がますます望ましい。 等角予測はそのような分布仮定を避ける方法の1つである。 コンフォメーションアグリゲーション法は,保守主義を最小化しつつ,個々のモデルの予測領域をカバレッジ保証を維持するためにマージするアンサンブル予測法として提案されている。 しかし、予測領域を直接マージすることで、コンフォメーションスコアに存在する構造が犠牲になり、保守性はさらに低下する。 そこで我々は,スコア関数の標準的なスカラー定式化を,より効率的な予測領域を生成する多変量スコアに拡張する新しいフレームワークを提案する。 そこで我々は,このようなフレームワークを下流での分類と予測列最適化の両方で効果的に活用できることを実証し,交互共形アグリゲーション法に対する利点を実証的に示す。

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