Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conformal Depression Prediction

論文の概要: Conformal Depression Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18723v3
Date: Tue, 27 Aug 2024 07:31:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-28 19:09:27.378865
Title: Conformal Depression Prediction
Title（参考訳）: コンフォーマルデプレッション予測
Authors: Yonghong Li, Xiuzhuang Zhou,
Abstract要約: コンフォーマルうつ病予測(CDP)は、コンフォーマルうつ病予測(CP)に基づく不確実性定量化を備えたうつ病予測法である CDPはプラグ・アンド・プレイのモジュールで、モデルの再トレーニングも、うつ病データ分布の仮定も必要としない。近似条件付き共形予測法であるCDP-ACCを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.097941594997818
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While existing depression prediction methods based on deep learning show promise, their practical application is hindered by the lack of trustworthiness, as these deep models are often deployed as black box models, leaving us uncertain on the confidence of their predictions. For high-risk clinical applications like depression prediction, uncertainty quantification is essential in decision-making. In this paper, we introduce conformal depression prediction (CDP), a depression prediction method with uncertainty quantification based on conformal prediction (CP), giving valid confidence intervals with theoretical coverage guarantees for the model predictions. CDP is a plug-and-play module that requires neither model retraining nor an assumption about the depression data distribution. As CDP provides only an average coverage guarantee across all inputs rather than per-input performance guarantee, we further propose CDP-ACC, an improved conformal prediction with approximate conditional coverage. CDP-ACC firstly estimates the prediction distribution through neighborhood relaxation, and then introduces a conformal score function by constructing nested sequences, so as to provide a tighter prediction interval adaptive to specific input. We empirically demonstrate the application of CDP in uncertainty-aware facial depression prediction, as well as the effectiveness and superiority of CDP-ACC on the AVEC 2013 and AVEC 2014 datasets. Our code is publicly available at https://github.com/PushineLee/CDP.
Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく既存の抑うつ予測手法は将来性を示すが、それらの実践的応用は信頼性の欠如によって妨げられている。うつ病予測のようなリスクの高い臨床応用では、不確実性定量化は意思決定に不可欠である。本稿では,共形予測(CP)に基づく不確定な量化を伴う抑うつ予測手法である共形抑うつ予測(CDP)を導入する。 CDPはプラグ・アンド・プレイのモジュールで、モデルの再トレーニングも、うつ病データ分布の仮定も必要としない。 CDPは、入力毎の性能保証よりも、全ての入力に対する平均カバレッジ保証しか提供しないため、近似条件付き共形予測であるCDP-ACCも提案する。 CDP-ACCは、まず、近傍緩和により予測分布を推定し、次に、特定の入力に適応したより厳密な予測間隔を提供するために、ネストシーケンスを構成することで、共形スコア関数を導入する。 AVEC 2013 と AVEC 2014 データセットに対する CDP-ACC の有効性と優位性を実証的に示す。私たちのコードはhttps://github.com/PushineLee/CDP.comで公開されています。

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