論文の概要: Adjusting Regression Models for Conditional Uncertainty Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17466v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 01:55:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 23:28:14.096158
- Title: Adjusting Regression Models for Conditional Uncertainty Calibration
- Title（参考訳）: 条件不確かさ校正のための回帰モデルの調整
- Authors: Ruijiang Gao, Mingzhang Yin, James McInerney, Nathan Kallus
- Abstract要約: 本稿では,分割共形予測手法を適用して条件付きカバレッジを改善するために,回帰関数を訓練する新しいアルゴリズムを提案する。
本研究では,条件付きカバレッジと名目付きカバレッジ率の差分を求める上限を確立し,この上限値を制御するためのエンドツーエンドアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.69079637538012
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Conformal Prediction methods have finite-sample distribution-free marginal
coverage guarantees. However, they generally do not offer conditional coverage
guarantees, which can be important for high-stakes decisions. In this paper, we
propose a novel algorithm to train a regression function to improve the
conditional coverage after applying the split conformal prediction procedure.
We establish an upper bound for the miscoverage gap between the conditional
coverage and the nominal coverage rate and propose an end-to-end algorithm to
control this upper bound. We demonstrate the efficacy of our method empirically
on synthetic and real-world datasets.
- Abstract（参考訳）: 等角予測法は有限サンプル分布自由境界被覆保証を有する。
しかし、彼らは一般的に条件付きカバレッジ保証を提供していません。
本稿では,分割共形予測手法を適用した後,条件付きカバレッジを改善するために回帰関数を訓練する新しいアルゴリズムを提案する。
本研究では,条件付きカバレッジと名目付きカバレッジ率の差分を求める上限を確立し,この上限値を制御するためのエンドツーエンドアルゴリズムを提案する。
提案手法の有効性を実世界の合成・実世界のデータセットに実証的に示す。
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