論文の概要: SEMF: Supervised Expectation-Maximization Framework for Predicting Intervals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18176v2
• Date: Wed, 29 May 2024 14:17:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 11:12:33.881283
• Title: SEMF: Supervised Expectation-Maximization Framework for Predicting Intervals
• Title（参考訳）: SEMF: インターバル予測のための期待最大化フレームワーク
• Authors: Ilia Azizi, Marc-Olivier Boldi, Valérie Chavez-Demoulin,
• Abstract要約: このフレームワークは、完全なデータまたは欠落したデータセットの予測間隔を生成する。 SEMFは既存の機械アルゴリズムとシームレスに統合される。 その結果、最先端技術の進歩の可能性が浮き彫りになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces the Supervised Expectation-Maximization Framework (SEMF), a versatile and model-agnostic framework that generates prediction intervals for datasets with complete or missing data. SEMF extends the Expectation-Maximization (EM) algorithm, traditionally used in unsupervised learning, to a supervised context, enabling it to extract latent representations for uncertainty estimation. The framework demonstrates robustness through extensive empirical evaluation across 11 tabular datasets, achieving$\unicode{x2013}$in some cases$\unicode{x2013}$narrower normalized prediction intervals and higher coverage than traditional quantile regression methods. Furthermore, SEMF integrates seamlessly with existing machine learning algorithms, such as gradient-boosted trees and neural networks, exemplifying its usefulness for real-world applications. The experimental results highlight SEMF's potential to advance state-of-the-art techniques in uncertainty quantification.
• Abstract（参考訳）: この研究は、完全なデータまたは欠落したデータセットの予測間隔を生成する汎用的でモデルに依存しないフレームワークであるSupervised expectation-Maximization Framework (SEMF)を紹介する。 SEMFは、従来教師なし学習で用いられてきた期待最大化(EM)アルゴリズムを教師付き文脈に拡張し、不確実性推定のための潜在表現を抽出する。 このフレームワークは、11のグラフデータセットにわたる広範な経験的評価を通じて堅牢性を実証し、場合によっては$\unicode{x2013}$narrower正規化予測間隔を達成し、従来の量子回帰法よりも高いカバレッジを達成している。 さらに、SEMFは勾配ブーストツリーやニューラルネットワークといった既存の機械学習アルゴリズムとシームレスに統合され、現実世界のアプリケーションにその有用性を実証する。 実験の結果は、SEMFが不確実性定量化において最先端技術を開発する可能性を強調した。

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