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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15548v4
• Date: Thu, 26 Jun 2025 20:25:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 15:06:56.949005
• 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, Tuwe Löfström,
• Abstract要約: 本研究は,適応整形推論(ACI)の望ましい性質が整形予測器(CP)の使用を必要としないことを示す。 非互換信頼予測器(NCCP)の非交換データに対するACI使用時のCPに対する性能を実証的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive Conformal Inference (ACI) provides finite-sample coverage guarantees, enhancing the prediction reliability under non-exchangeability. This study demonstrates that these desirable properties of ACI do not require the use of Conformal Predictors (CP). We show that the guarantees hold for the broader class of confidence predictors, defined by the requirement of producing nested prediction sets, a property we argue is essential for meaningful confidence statements. We empirically investigate the performance of Non-Conformal Confidence Predictors (NCCP) against CP when used with ACI on non-exchangeable data. In online settings, the NCCP offers significant computational advantages while maintaining a comparable predictive efficiency. In batch settings, inductive NCCP (INCCP) can outperform inductive CP (ICP) by utilising the full training dataset without requiring a separate calibration set, leading to improved efficiency, particularly when the data are limited. Although these initial results highlight NCCP as a theoretically sound and practically effective alternative to CP for uncertainty quantification with ACI in non-exchangeable scenarios, further empirical studies are warranted across diverse datasets and predictors.
• Abstract（参考訳）: Adaptive Conformal Inference (ACI)は、有限サンプルカバレッジ保証を提供し、非交換性の下での予測信頼性を高める。 本研究は、これらのACIの望ましい性質が、整形予測器(CP)の使用を必要としないことを示した。 この保証は、ネストした予測セットの生成要件によって定義された、より広範な信頼度予測器のクラスに当てはまることを示す。 非互換信頼予測器(NCCP)の非交換データに対するACI使用時のCPに対する性能を実証的に検討した。 オンライン設定では、NCCPは、同等の予測効率を維持しながら、大きな計算上のアドバンテージを提供する。 バッチ設定では、インダクティブNCCP(Inductive NCCP)は、個別のキャリブレーションセットを必要とせずに、完全なトレーニングデータセットを使用することで、インダクティブCP(Inductive CP)よりも優れたパフォーマンスを実現している。 これらの初期の結果から、NCCPは、非交換可能なシナリオにおけるACIによる不確実性定量化のためのCPの理論的に健全で実用的な代替手段であることが示されたが、さらなる実験的な研究は多様なデータセットや予測器で保証されている。

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