論文の概要: Single Trajectory Conformal Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01570v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 17:51:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 21:51:15.511092
- Title: Single Trajectory Conformal Prediction
- Title(参考訳): 単軌道コンフォーマル予測
- Authors: Brian Lee, Nikolai Matni,
- Abstract要約: リスク制御予測セット(RCPS)の性能について検討する。
我々は,このブロッキング手法を用いて,RCPS が iid 設定で楽しむような性能保証を実現することを示す。
オンラインおよびオフラインの共形予測アルゴリズムを統一的に分析するために、これらのツールをどのように使用できるのかを議論することで締めくくった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.216939610302176
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the performance of risk-controlling prediction sets (RCPS), an empirical risk minimization-based formulation of conformal prediction, with a single trajectory of temporally correlated data from an unknown stochastic dynamical system. First, we use the blocking technique to show that RCPS attains performance guarantees similar to those enjoyed in the iid setting whenever data is generated by asymptotically stationary and contractive dynamics. Next, we use the decoupling technique to characterize the graceful degradation in RCPS guarantees when the data generating process deviates from stationarity and contractivity. We conclude by discussing how these tools could be used toward a unified analysis of online and offline conformal prediction algorithms, which are currently treated with very different tools.
- Abstract(参考訳): 本研究では, リスク制御予測セット(RCPS)の性能について, 確率力学系からの時間的相関データの単一軌跡を用いて, 共形予測を最小化する実験的リスク最小化法について検討した。
まず, このブロッキング手法を用いて, RCPS が, 漸近的定常・収縮的ダイナミクスによってデータを生成する場合に, iid 設定で楽しむような性能保証を実現することを示す。
次に,データ生成プロセスが定常性や収縮性から逸脱した場合に,RCPSの優雅な劣化を特徴付けるためにデカップリング手法を用いる。
我々は、これらのツールがオンラインとオフラインの共形予測アルゴリズムの統一的な分析にどのように使えるのかを議論することで締めくくった。
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