論文の概要: Optimizing Probabilistic Conformal Prediction with Vectorized Non-Conformity Scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13735v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 16:37:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:18:11.391352
• Title: Optimizing Probabilistic Conformal Prediction with Vectorized Non-Conformity Scores
• Title（参考訳）: ベクトル化非整合スコアによる確率的等角予測の最適化
• Authors: Minxing Zheng, Shixiang Zhu,
• Abstract要約: 本研究では,まず非整合性スコアをランク付きサンプルでベクトル化し,次に同じランクのサンプルに対して定量値を変化させることで,予測値の形状を最適化することにより,効率を向上させる新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,不連続かつ効率的な予測セットを生成しながら,有効なカバレッジを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.059745771017814
• License:
• Abstract: Generative models have shown significant promise in critical domains such as medical diagnosis, autonomous driving, and climate science, where reliable decision-making hinges on accurate uncertainty quantification. While probabilistic conformal prediction (PCP) offers a powerful framework for this purpose, its coverage efficiency -- the size of the uncertainty set -- is limited when dealing with complex underlying distributions and a finite number of generated samples. In this paper, we propose a novel PCP framework that enhances efficiency by first vectorizing the non-conformity scores with ranked samples and then optimizing the shape of the prediction set by varying the quantiles for samples at the same rank. Our method delivers valid coverage while producing discontinuous and more efficient prediction sets, making it particularly suited for high-stakes applications. We demonstrate the effectiveness of our approach through experiments on both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、医療診断、自律運転、気候科学といった重要な領域において重要な可能性を示しており、信頼できる意思決定は正確な不確実性定量化に結びついている。 確率的共形予測(PCP)は、この目的のために強力なフレームワークを提供するが、そのカバレッジ効率(不確実性集合のサイズ)は、複雑な基礎分布と有限個の生成されたサンプルを扱う際に制限される。 本稿では,まず非整合性スコアをランク付きサンプルでベクトル化し,次に同じランクのサンプルに対して定量値を変化させることで,予測値の形状を最適化することにより,効率を向上させる新しいPCPフレームワークを提案する。 提案手法は,不連続かつ効率的な予測セットを生成しながら,有効なカバレッジを提供する。 合成データセットと実世界のデータセットを併用した実験により,本手法の有効性を実証する。

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