論文の概要: Adaptive Conformal Inference by Particle Filtering under Hidden Markov Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01558v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 13:15:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:04.208933
• Title: Adaptive Conformal Inference by Particle Filtering under Hidden Markov Models
• Title（参考訳）: 隠れマルコフモデル下での粒子フィルタリングによる適応的等角性推論
• Authors: Xiaoyi Su, Zhixin Zhou, Rui Luo,
• Abstract要約: 本稿では,この問題に対処するための粒子フィルタリング手法を活用する適応型共形推論フレームワークを提案する。 観測不能な隠れ状態に直接焦点をあてるのではなく、隠れ状態の実際の後部分布の近似として重み付き粒子を革新的に利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.505262415500168
• License:
• Abstract: Conformal inference is a statistical method used to construct prediction sets for point predictors, providing reliable uncertainty quantification with probability guarantees. This method utilizes historical labeled data to estimate the conformity or nonconformity between predictions and true labels. However, conducting conformal inference for hidden states under hidden Markov models (HMMs) presents a significant challenge, as the hidden state data is unavailable, resulting in the absence of a true label set to serve as a conformal calibration set. This paper proposes an adaptive conformal inference framework that leverages a particle filtering approach to address this issue. Rather than directly focusing on the unobservable hidden state, we innovatively use weighted particles as an approximation of the actual posterior distribution of the hidden state. Our goal is to produce prediction sets that encompass these particles to achieve a specific aggregate weight sum, referred to as the aggregated coverage level. The proposed framework can adapt online to the time-varying distribution of data and achieve the defined marginal aggregated coverage level in both one-step and multi-step inference over the long term. We verify the effectiveness of this approach through a real-time target localization simulation study.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル推論(Conformal Inference)は、点予測器の予測セットを構築するために用いられる統計手法であり、確率保証を伴う確実な定量化を提供する。 この方法は、過去のラベル付きデータを用いて、予測と真のラベルとの整合性や非整合性を推定する。 しかし、隠れマルコフモデル(HMM)の下で隠蔽状態のコンフォメーション推論を行うことは、隠蔽状態データが利用できないため、コンフォメーションキャリブレーションセットとして機能する真のラベルセットが存在しないため、大きな課題となる。 本稿では,この問題に対処するための粒子フィルタリング手法を活用する適応型共形推論フレームワークを提案する。 観測不能な隠れ状態に直接焦点をあてるのではなく、隠れ状態の実際の後部分布の近似として重み付き粒子を革新的に利用する。 我々のゴールは、これらの粒子を包含する予測セットを作成し、集約されたカバレッジレベルと呼ばれる特定の集合の総和を達成することである。 提案フレームワークは,時間的変化のあるデータ分布にオンラインで適応し,長期にわたって一段階および多段階の推論で定義した限界集約カバレッジレベルを達成できる。 実時間目標位置推定シミュレーションを用いて,本手法の有効性を検証する。

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