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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18176v3
• Date: Wed, 02 Oct 2024 09:25:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:18:16.885897
• 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: Supervised expectation-Maximization Framework (SEMF)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ための汎用的でモデルに依存しないアプローチである。 SEMFは、従来教師なし学習で用いられてきた期待最大化アルゴリズムを教師付き文脈に拡張し、不確実性推定に潜在変数モデリングを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License:
• Abstract: This work introduces the Supervised Expectation-Maximization Framework (SEMF), a versatile and model-agnostic approach for generating prediction intervals in datasets with complete or missing data. SEMF extends the Expectation-Maximization algorithm, traditionally used in unsupervised learning, to a supervised context, leveraging latent variable modeling for uncertainty estimation. Extensive empirical evaluations across 11 tabular datasets show that SEMF often achieves narrower normalized prediction intervals and higher coverage rates than traditional quantile regression methods. Furthermore, SEMF can be integrated with machine learning models like gradient-boosted trees and neural networks, highlighting its practical applicability. The results indicate that SEMF enhances uncertainty quantification, particularly in scenarios with complete data.
• 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ための汎用的でモデルに依存しないアプローチであるSupervised expectation-Maximization Framework (SEMF)を導入している。 SEMFは、従来教師なし学習で用いられてきた期待最大化アルゴリズムを教師付き文脈に拡張し、不確実性推定に潜在変数モデリングを利用する。 SEMFは従来の量子レグレッション法よりも狭い正規化予測間隔と高いカバレッジ率を達成することが多い。 さらに、SEMFは勾配木やニューラルネットワークのような機械学習モデルと統合することができ、実用性を強調している。 その結果,SEMFは不確かさの定量化を促進することが示唆された。

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