論文の概要: Conformalized Interval Arithmetic with Symmetric Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10939v2
• Date: Thu, 02 Jan 2025 04:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 17:39:32.583656
• Title: Conformalized Interval Arithmetic with Symmetric Calibration
• Title（参考訳）: 対称校正によるコンフォーマル化弁間算術
• Authors: Rui Luo, Zhixin Zhou,
• Abstract要約: 我々は,複数の目標の和に対する予測区間に対して,単一目標に対する共形予測区間を開発する。 提案手法は, 既存のコンフォメーション手法や非コンフォメーション手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.559062601251464
• License:
• Abstract: Uncertainty quantification is essential in decision-making, especially when joint distributions of random variables are involved. While conformal prediction provides distribution-free prediction sets with valid coverage guarantees, it traditionally focuses on single predictions. This paper introduces novel conformal prediction methods for estimating the sum or average of unknown labels over specific index sets. We develop conformal prediction intervals for single target to the prediction interval for sum of multiple targets. Under permutation invariant assumptions, we prove the validity of our proposed method. We also apply our algorithms on class average estimation and path cost prediction tasks, and we show that our method outperforms existing conformalized approaches as well as non-conformal approaches.
• Abstract（参考訳）: 不確かさの定量化は、特に確率変数の合同分布が関与する場合、意思決定において不可欠である。 共形予測は、有効なカバレッジ保証を備えた分布のない予測セットを提供するが、伝統的に単一の予測に焦点を当てている。 本稿では,未知ラベルの和や平均を特定のインデックス集合上で推定するための新しい共形予測手法を提案する。 我々は,複数の目標の和に対する予測区間に対して,単一目標に対する共形予測区間を開発する。 置換不変仮定の下では,提案手法の有効性が証明される。 また,クラス平均推定やパスコスト予測タスクにもアルゴリズムを適用し,提案手法が既存のコンフォーマル化手法や非コンフォーマルアプローチよりも優れていることを示す。

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