論文の概要: Weighted Aggregation of Conformity Scores for Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10230v1
• Date: Sun, 14 Jul 2024 14:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 18:59:20.316467
• Title: Weighted Aggregation of Conformity Scores for Classification
• Title（参考訳）: コンフォーマルスコアの重み付けによる分類
• Authors: Rui Luo, Zhixin Zhou,
• Abstract要約: コンフォーマル予測は、有効なカバレッジ保証を備えた予測セットを構築するための強力なフレームワークである。 本稿では,共形予測器の性能向上のために,複数のスコア関数を組み合わせた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.559062601251464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction is a powerful framework for constructing prediction sets with valid coverage guarantees in multi-class classification. However, existing methods often rely on a single score function, which can limit their efficiency and informativeness. We propose a novel approach that combines multiple score functions to improve the performance of conformal predictors by identifying optimal weights that minimize prediction set size. Our theoretical analysis establishes a connection between the weighted score functions and subgraph classes of functions studied in Vapnik-Chervonenkis theory, providing a rigorous mathematical basis for understanding the effectiveness of the proposed method. Experiments demonstrate that our approach consistently outperforms single-score conformal predictors while maintaining valid coverage, offering a principled and data-driven way to enhance the efficiency and practicality of conformal prediction in classification tasks.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、マルチクラス分類において有効なカバレッジ保証を備えた予測セットを構築するための強力なフレームワークである。 しかし、既存の手法はしばしば単一のスコア関数に依存しており、効率と情報性を制限することができる。 本稿では,複数のスコア関数を組み合わせることで,予測セットサイズを最小化する最適な重みを特定することにより,共形予測器の性能を向上させる手法を提案する。 我々の理論解析は、重み付きスコア関数とVapnik-Chervonenkis理論で研究された関数のサブグラフクラスとの関係を確立し、提案手法の有効性を理解するための厳密な数学的基礎を提供する。 実験により,本手法は単一スコアの共形予測器よりも有効範囲を維持しつつ一貫した性能を示し,分類タスクにおける共形予測の効率性と実用性を高めるためのデータ駆動方式を提供する。

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