論文の概要: Calibrated Probabilistic Forecasts for Arbitrary Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19157v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 21:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 04:11:01.551073
• Title: Calibrated Probabilistic Forecasts for Arbitrary Sequences
• Title（参考訳）: 任意列の校正確率予測
• Authors: Charles Marx, Volodymyr Kuleshov, Stefano Ermon,
• Abstract要約: 実際のデータストリームは、分散シフトやフィードバックループ、敵アクターによって予測不可能に変化する可能性がある。 データがどのように進化するかに関わらず、有効な不確実性推定を保証するための予測フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.54729945445505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Real-world data streams can change unpredictably due to distribution shifts, feedback loops and adversarial actors, which challenges the validity of forecasts. We present a forecasting framework ensuring valid uncertainty estimates regardless of how data evolves. Leveraging the concept of Blackwell approachability from game theory, we introduce a forecasting framework that guarantees calibrated uncertainties for outcomes in any compact space (e.g., classification or bounded regression). We extend this framework to recalibrate existing forecasters, guaranteeing accurate uncertainties without sacrificing predictive performance. We implement both general-purpose gradient-based algorithms and algorithms optimized for popular special cases of our framework. Empirically, our algorithms improve calibration and downstream decision-making for energy systems.
• Abstract（参考訳）: 現実のデータストリームは、分布シフトやフィードバックループ、敵アクターによって予測不可能に変化する可能性がある。 データがどのように進化するかに関わらず、有効な不確実性推定を保証するための予測フレームワークを提案する。 ゲーム理論からブラックウェルアプローチ可能性の概念を活用することで、任意のコンパクト空間(例えば、分類または有界回帰)における結果に対する校正の不確かさを保証する予測フレームワークを導入する。 我々はこの枠組みを拡張し、予測性能を犠牲にすることなく正確な不確実性を保証する。 フレームワークの一般的な特殊ケースに最適化された汎用勾配アルゴリズムとアルゴリズムの両方を実装した。 実証的に、我々のアルゴリズムはエネルギーシステムのキャリブレーションと下流の意思決定を改善する。

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