論文の概要: Scoring rule nets: beyond mean target prediction in multivariate regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14456v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 14:09:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 22:41:53.154613
- Title: Scoring rule nets: beyond mean target prediction in multivariate regression
- Title（参考訳）: スコアリングルールネット:多変量回帰における平均目標予測を超えて
- Authors: Daan Roordink, Sibylle Hess,
- Abstract要約: 条件付きCRPSは、CRPSを拡張する厳密な適切なスコアリングルールである。
本研究では,合成データと実データの両方において,条件CRPSがMLEより優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.795561427808824
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Probabilistic regression models trained with maximum likelihood estimation (MLE), can sometimes overestimate variance to an unacceptable degree. This is mostly problematic in the multivariate domain. While univariate models often optimize the popular Continuous Ranked Probability Score (CRPS), in the multivariate domain, no such alternative to MLE has yet been widely accepted. The Energy Score - the most investigated alternative - notoriously lacks closed-form expressions and sensitivity to the correlation between target variables. In this paper, we propose Conditional CRPS: a multivariate strictly proper scoring rule that extends CRPS. We show that closed-form expressions exist for popular distributions and illustrate their sensitivity to correlation. We then show in a variety of experiments on both synthetic and real data, that Conditional CRPS often outperforms MLE, and produces results comparable to state-of-the-art non-parametric models, such as Distributional Random Forest (DRF).
- Abstract（参考訳）: 最大極大推定(MLE)で訓練された確率回帰モデルは、時には許容できない程度に分散を過大評価することがある。
これは主に多変量領域において問題となる。
単変量モデルは、多変量領域において人気のある連続ランク確率スコア(CRPS)を最適化することが多いが、MLEの代替案はまだ広く受け入れられていない。
エネルギースコア(Energy Score)は、最も調査された代替案で、ターゲット変数間の相関に対するクローズドフォームの表現と感度が欠けていることで知られている。
本稿では,CRPSを拡張した多変量厳密なスコアリングルールであるConditional CRPSを提案する。
一般分布にクローズドフォーム表現が存在することを示すとともに,相関に敏感であることを示す。
次に、合成データと実データの両方で様々な実験を行い、条件CRPSがMLEより優れており、分布ランダムフォレスト(DRF)のような最先端の非パラメトリックモデルに匹敵する結果が得られることを示した。
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