論文の概要: Kernel-based optimally weighted conformal prediction intervals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16828v1
- Date: Mon, 27 May 2024 04:49:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 17:00:31.509049
- Title: Kernel-based optimally weighted conformal prediction intervals
- Title(参考訳): カーネルベース最適重み付き共形予測間隔
- Authors: Jonghyeok Lee, Chen Xu, Yao Xie,
- Abstract要約: カーネルを用いた最適重み付き等角予測区間(KOWCPI)を提案する。
KOWCPIは、古典的なReweighted Nadaraya-Watson (RNW) 推定器を、依存データに対する量子レグレッションに適応させる。
実時間時系列におけるKOWCPIの最先端手法に対する優れた性能を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.814084012624916
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conformal prediction has been a popular distribution-free framework for uncertainty quantification. In this paper, we present a novel conformal prediction method for time-series, which we call Kernel-based Optimally Weighted Conformal Prediction Intervals (KOWCPI). Specifically, KOWCPI adapts the classic Reweighted Nadaraya-Watson (RNW) estimator for quantile regression on dependent data and learns optimal data-adaptive weights. Theoretically, we tackle the challenge of establishing a conditional coverage guarantee for non-exchangeable data under strong mixing conditions on the non-conformity scores. We demonstrate the superior performance of KOWCPI on real time-series against state-of-the-art methods, where KOWCPI achieves narrower confidence intervals without losing coverage.
- Abstract(参考訳): コンフォーマル予測は不確実性定量化のための人気のある分布自由フレームワークである。
本稿では,KOWCPI (Optimally Weighted Conformal Prediction Intervals) と呼ばれる時系列の共形予測手法を提案する。
具体的には、KOWCPIは古典的なReweighted Nadaraya-Watson (RNW) 推定器を従属データに対する量子回帰に適応させ、最適なデータ適応重みを学習する。
理論的には、非整合性スコアの強い混合条件下で、交換不能なデータに対する条件付きカバレッジを保証するという課題に対処する。
我々は、KOWCPIが、カバー範囲を失うことなく、より狭い信頼区間を達成できる最先端の手法に対して、実時間でのKOWCPIの優れた性能を示す。
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