論文の概要: Beyond Conformal Predictors: Adaptive Conformal Inference with Confidence Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15548v3
• Date: Fri, 25 Oct 2024 12:36:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 19:32:29.540005
• Title: Beyond Conformal Predictors: Adaptive Conformal Inference with Confidence Predictors
• Title（参考訳）: コンフォーマル予測を超える: 信頼予測を用いた適応的コンフォーマル推論
• Authors: Johan Hallberg Szabadváry,
• Abstract要約: コンフォーマル予測は、ユーザ指定の重要度レベルで有効な予測セットを保証するために、交換可能なデータを必要とする。 適応共形推論 (Adaptive conformal inference, ACI) は、この制限に対処するために導入された。 我々は、ACIが共形予測器を必要とせず、より一般的な信頼性予測器で実装可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction (CP) is a robust framework for distribution-free uncertainty quantification, but it requires exchangeable data to ensure valid prediction sets at a user-specified significance level. When this assumption is violated, as in time-series or other structured data, the validity guarantees of CP no longer hold. Adaptive conformal inference (ACI) was introduced to address this limitation by adjusting the significance level dynamically, ensuring finite-sample coverage guarantees even for non-exchangeable data. In this paper, we show that ACI does not require the use of conformal predictors; instead, it can be implemented with the more general confidence predictors, which are computationally simpler and still maintain the crucial property of nested prediction sets. Through experiments on synthetic and real-world data, we demonstrate that confidence predictors can perform comparably to, or even better than, conformal predictors, particularly in terms of computational efficiency. These findings suggest that confidence predictors represent a viable and efficient alternative to conformal predictors in non-exchangeable data settings, although further studies are needed to identify when one method is superior.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)は、分散のない不確実性定量化のための堅牢なフレームワークであるが、ユーザ指定の重要度レベルで有効な予測セットを保証するために交換可能なデータを必要とする。 この仮定に違反した場合、時系列や他の構造化データのように、CPの妥当性はもはや保持されない。 適応共形推論 (Adaptive conformal inference, ACI) は、この制限に対応するために重要度を動的に調整し、交換不能なデータに対しても有限サンプルカバレッジを保証する。 本稿では、ACIが共形予測器を必要とせず、より一般的な信頼性予測器で実装可能であることを示す。 合成および実世界のデータに関する実験を通じて、信頼性予測器は、特に計算効率の点で、共形予測器と相容れない、あるいはそれ以上に優れた性能を発揮できることを示した。 これらの結果から,信頼度予測器は非交換不能なデータ設定における共形予測器の代替手段として有効かつ効率的なものであることが示唆された。

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