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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18176v4
• Date: Fri, 25 Apr 2025 20:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.78375
• 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、任意のMLモデルで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、所望のカバレッジ確率を維持しながら、常により狭い予測間隔を生成する。 量子(スピンボール)損失を使わずに、SEMFは勾配ブースト木やニューラルネットワークを含む点予測器を共形量子レグレッションで校正することができる。
• 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 approach for generating prediction intervals with any ML model. SEMF extends the Expectation-Maximization algorithm, traditionally used in unsupervised learning, to a supervised context, leveraging latent variable modeling for uncertainty estimation. Through extensive empirical evaluation of diverse simulated distributions and 11 real-world tabular datasets, SEMF consistently produces narrower prediction intervals while maintaining the desired coverage probability, outperforming traditional quantile regression methods. Furthermore, without using the quantile (pinball) loss, SEMF allows point predictors, including gradient-boosted trees and neural networks, to be calibrated with conformal quantile regression. The results indicate that SEMF enhances uncertainty quantification under diverse data distributions and is particularly effective for models that otherwise struggle with inherent uncertainty representation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,MLモデルを用いて予測区間を生成する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、多様なシミュレーション分布と11の現実世界の表層データセットを広範囲に評価することにより、所望のカバレッジ確率を維持しながら、より狭い予測間隔を連続的に生成し、従来の量子レグレッション法より優れている。 さらに、SEMFは、量子化(ピンボール)損失を使わずに、勾配ブースト木やニューラルネットワークを含む点予測器を共形量子化レグレッションで校正することができる。 その結果,SEMFは多種多様なデータ分布下での不確実性定量化を高め,不確実性表現に苦しむモデルに特に有効であることが示唆された。

関連論文リスト

• MVG-CRPS: A Robust Loss Function for Multivariate Probabilistic Forecasting [17.212396544233307]
  本稿では,MVG分布の厳密なスコアリングルールであるMVG-CRPSを提案する。 MVG-CRPSはニューラルネットワークの出力の観点からクローズドフォーム表現を認め、ディープラーニングフレームワークにシームレスに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T15:10:20Z)
• Ranking and Combining Latent Structured Predictive Scores without Labeled Data [2.5064967708371553]
  本稿では,新しい教師なしアンサンブル学習モデル(SUEL)を提案する。 連続的な予測スコアを持つ予測器のセット間の依存関係を利用して、ラベル付きデータなしで予測器をランク付けし、それらをアンサンブルされたスコアに重み付けする。 提案手法の有効性は、シミュレーション研究とリスク遺伝子発見の現実的応用の両方を通じて厳密に評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T20:14:42Z)
• MGCP: A Multi-Grained Correlation based Prediction Network for Multivariate Time Series [54.91026286579748]
  本稿では,マルチグラインド相関に基づく予測ネットワークを提案する。 予測性能を高めるために3段階の相関を同時に検討する。 注意機構に基づく予測器と条件判別器を用いて、粗い粒度の予測結果を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:32:44Z)
• MCDFN: Supply Chain Demand Forecasting via an Explainable Multi-Channel Data Fusion Network Model [0.0]
  CNN,Long Short-Term Memory Network (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU)を統合したハイブリッドアーキテクチャであるMulti-Channel Data Fusion Network (MCDFN)を紹介する。 我々の比較ベンチマークは、MCDFNが他の7つのディープラーニングモデルより優れていることを示している。 本研究は,需要予測手法を進歩させ,MCDFNをサプライチェーンシステムに統合するための実践的ガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T14:30:00Z)
• Adapting to Length Shift: FlexiLength Network for Trajectory Prediction [53.637837706712794]
  軌道予測は、自律運転、ロボット工学、シーン理解など、様々な応用において重要な役割を果たしている。 既存のアプローチは主に、一般に標準入力時間を用いて、公開データセットの予測精度を高めるために、コンパクトなニューラルネットワークの開発に重点を置いている。 本稿では,様々な観測期間に対する既存の軌道予測の堅牢性を高めるための,汎用的で効果的なフレームワークFlexiLength Network(FLN)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T17:18:57Z)
• Posterior Uncertainty Quantification in Neural Networks using Data Augmentation [3.9860047080844807]
  深層アンサンブルは,既存の観測結果にのみ,将来のデータがサポートされることを前提として,基本的に不特定モデルクラスであることを示す。 一般的なデータ拡張手法を用いて,より現実的な予測分布を構築する手法であるMixupMPを提案する。 実験により,MixupMPは様々な画像分類データセットにおいて,優れた予測性能と不確かさの定量化を実現することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:46:07Z)
• When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
  確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T20:30:16Z)
• XRMDN: An Extended Recurrent Mixture Density Network for Short-Term Probabilistic Rider Demand Forecasting with High Volatility [16.047461063459846]
  本稿では,XRMDN (Extended Recurrent Mixture Density Network) を提案する。 XRMDNは需要動向を順応的に捉え、特に高ボラティリティシナリオにおいて予測精度を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T14:18:42Z)
• Boosted Control Functions [10.503777692702952]
  本研究の目的は,因果効果推定と予測タスクのギャップを埋めることである。 我々は,機械学習の分布場と同時方程式モデル,およびエコノメティクスの制御関数との新たな接続を確立する。 このフレームワーク内では、予測モデルに対する不変性の強い概念を提案し、それを既存の(ウィーカー)バージョンと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T15:43:46Z)
• Ensemble Multi-Quantiles: Adaptively Flexible Distribution Prediction for Uncertainty Quantification [4.728311759896569]
  本稿では,機械学習における不確実性を定量化するために,分布予測の新しい,簡潔かつ効果的な手法を提案する。 これは回帰タスクにおいて$mathbbP(mathbfy|mathbfX=x)$の適応的に柔軟な分布予測を組み込む。 UCIデータセットからの大規模な回帰タスクでは、EMQが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T11:45:32Z)
• Bayesian Sparse Regression for Mixed Multi-Responses with Application to Runtime Metrics Prediction in Fog Manufacturing [6.288767115532775]
  フォッグ製造は、分散計算Fogユニットを通じて従来の製造システムを大幅に強化することができる。 予測オフロード手法は,実行時のパフォーマンス指標の正確な予測と不確かさの定量化に大きく依存していることが知られている。 本稿では,多変量混合応答に対するベイジアンスパース回帰法を提案し,実行時性能指標の予測を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T16:14:08Z)
• When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
  確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T06:13:53Z)
• Distributional Gradient Boosting Machines [77.34726150561087]
  私たちのフレームワークはXGBoostとLightGBMをベースにしています。 我々は,このフレームワークが最先端の予測精度を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T06:32:19Z)
• Trustworthy Multimodal Regression with Mixture of Normal-inverse Gamma Distributions [91.63716984911278]
  このアルゴリズムは、異なるモードの適応的統合の原理における不確かさを効率的に推定し、信頼できる回帰結果を生成する。 実世界のデータと実世界のデータの両方に対する実験結果から,多モード回帰タスクにおける本手法の有効性と信頼性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T14:28:12Z)
• A Hierarchical Variational Neural Uncertainty Model for Stochastic Video Prediction [45.6432265855424]
  本稿では,モデルの予測不確かさの原理的定量化であるニューラル不確実性量化器(NUQ)を紹介する。 提案するフレームワークは,最先端モデルと比較して効果的に訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T00:25:22Z)
• When in Doubt: Neural Non-Parametric Uncertainty Quantification for Epidemic Forecasting [70.54920804222031]
  既存の予測モデルは不確実な定量化を無視し、誤校正予測をもたらす。 不確実性を考慮した時系列予測のためのディープニューラルネットワークの最近の研究にもいくつかの制限がある。 本稿では,予測タスクを確率的生成過程としてモデル化し,EPIFNPと呼ばれる機能的ニューラルプロセスモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T18:31:47Z)
• Counterfactual Maximum Likelihood Estimation for Training Deep Networks [83.44219640437657]
  深層学習モデルは、予測的手がかりとして学習すべきでない急激な相関を学習する傾向がある。 本研究では,観測可能な共同設立者による相関関係の緩和を目的とした因果関係に基づくトレーニングフレームワークを提案する。 自然言語推論(NLI)と画像キャプションという2つの実世界の課題について実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:47:16Z)
• Probabilistic Gradient Boosting Machines for Large-Scale Probabilistic Regression [51.770998056563094]
  PGBM(Probabilistic Gradient Boosting Machines)は、確率的予測を生成する手法である。 既存の最先端手法と比較してPGBMの利点を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T08:32:13Z)
• Probabilistic electric load forecasting through Bayesian Mixture Density Networks [70.50488907591463]
  確率的負荷予測(PLF)は、スマートエネルギーグリッドの効率的な管理に必要な拡張ツールチェーンの重要なコンポーネントです。 ベイジアン混合密度ネットワークを枠とした新しいPLFアプローチを提案する。 後方分布の信頼性と計算にスケーラブルな推定を行うため,平均場変動推定と深層アンサンブルを統合した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-23T16:21:34Z)
• An autoencoder wavelet based deep neural network with attention mechanism for multistep prediction of plant growth [4.077787659104315]
  本稿では,植物茎径変動予測(sdv)に着目した農業における植物成長予測手法を提案する。 ウェーブレット分解を元のデータに適用し、モデルフィッティングを容易にし、ノイズを低減する。 エンコーダ・デコーダフレームワークはLong Short Term Memory (LSTM)を用いて開発され、データから適切な特徴抽出に使用される。 時系列データの長期依存性をモデル化するために,LSTMと注意メカニズムを含む繰り返しニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T20:30:39Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。