論文の概要: Posterior Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19712v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 14:09:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:29:26.239463
• Title: Posterior Conformal Prediction
• Title（参考訳）: 後方コンフォーマル予測
• Authors: Yao Zhang, Emmanuel J. Candès,
• Abstract要約: コンフォーマル予測は、分布のないカバレッジ保証を伴う予測区間を構築するための一般的な手法である。 本稿では,境界条件と近似条件の双方で予測間隔を生成する手法として,後続コンフォメーション予測(PCP)を提案する。 社会経済・科学・医療分野の多様なデータセットを対象としたPCPの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.576645675675096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction is a popular technique for constructing prediction intervals with distribution-free coverage guarantees. The coverage is marginal, meaning it only holds on average over the entire population but not necessarily for any specific subgroup. This article introduces a new method, posterior conformal prediction (PCP), which generates prediction intervals with both marginal and approximate conditional validity for clusters (or subgroups) naturally discovered in the data. PCP achieves these guarantees by modelling the conditional conformity score distribution as a mixture of cluster distributions. Compared to other methods with approximate conditional validity, this approach produces tighter intervals, particularly when the test data is drawn from clusters that are well represented in the validation data. PCP can also be applied to guarantee conditional coverage on user-specified subgroups, in which case it achieves robust coverage on smaller subgroups within the specified subgroups. In classification, the theory underlying PCP allows for adjusting the coverage level based on the classifier's confidence, achieving significantly smaller sets than standard conformal prediction sets. We evaluate the performance of PCP on diverse datasets from socio-economic, scientific and healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、分布のないカバレッジ保証を伴う予測区間を構築するための一般的な手法である。 カバー範囲は極端であり、人口全体に対して平均的にしか持たないが、必ずしも特定のサブグループに限らない。 本稿では,データから自然に発見されたクラスタ(あるいはサブグループ)に対して,境界条件と近似条件の双方で予測間隔を生成する手法である後部共形予測(PCP)を提案する。 PCPは、クラスタ分布の混合として条件整合スコア分布をモデル化することにより、これらの保証を達成する。 近似条件妥当性を持つ他の手法と比較して、本手法は特に検証データによく表されるクラスタからテストデータが引き出される場合、より厳密な間隔を生じる。 PCPはまた、ユーザが指定したサブグループの条件付きカバレッジを保証するためにも適用できる。 分類において、PCPの基礎となる理論は、分類器の信頼度に基づいてカバレッジレベルを調整でき、標準の共形予測セットよりもはるかに小さな集合を達成できる。 社会経済・科学・医療分野の多様なデータセットを対象としたPCPの性能評価を行った。

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