論文の概要: Bin-Conditional Conformal Prediction of Fatalities from Armed Conflict

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14507v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 14:41:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.504256
• Title: Bin-Conditional Conformal Prediction of Fatalities from Armed Conflict
• Title（参考訳）: 武装紛争による死者の両観的コンフォーマル予測
• Authors: David Randahl, Jonathan P. Williams, Håvard Hegre,
• Abstract要約: 両条件共形予測(bin-conditional conformal prediction)と呼ぶ共形予測アルゴリズムを新たに導入する。 この手法により,任意の予測モデルに対して,個々のレベルの予測間隔を得ることができる。 両条件共形予測アルゴリズムを用いて、武装紛争による死亡率の予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5312303275762104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting of armed conflicts is an important area of research that has the potential to save lives and prevent suffering. However, most existing forecasting models provide only point predictions without any individual-level uncertainty estimates. In this paper, we introduce a novel extension to conformal prediction algorithm which we call bin-conditional conformal prediction. This method allows users to obtain individual-level prediction intervals for any arbitrary prediction model while maintaining a specific level of coverage across user-defined ranges of values. We apply the bin-conditional conformal prediction algorithm to forecast fatalities from armed conflict. Our results demonstrate that the method provides well-calibrated uncertainty estimates for the predicted number of fatalities. Compared to standard conformal prediction, the bin-conditional method outperforms offers improved calibration of coverage rates across different values of the outcome, but at the cost of wider prediction intervals.
• Abstract（参考訳）: 武装紛争の予測は、生命を救い、苦しみを防ぐ可能性を持つ研究の重要な領域である。 しかし、既存の予測モデルのほとんどは、個々のレベルの不確実性推定を含まない点予測のみを提供する。 本稿では,2条件共形予測と呼ばれる共形予測アルゴリズムの新たな拡張を提案する。 この方法では、任意の予測モデルに対して、ユーザが定義した範囲の値に対して、特定のレベルのカバレッジを維持しながら、個々のレベルの予測間隔を得ることができる。 両条件共形予測アルゴリズムを用いて、武装紛争による死亡率の予測を行う。 以上の結果から, 本手法は推定死亡数に対する不確実性評価を良好に評価できることが示唆された。 標準共形予測と比較して、ビン条件法は、結果の異なる値間でのカバレッジ率のキャリブレーションの改善を提供するが、より広い予測間隔のコストがかかる。

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