論文の概要: Semiparametric conformal prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02114v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 14:29:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:56.766051
• Title: Semiparametric conformal prediction
• Title（参考訳）: 半パラメトリック共形予測
• Authors: Ji Won Park, Robert Tibshirani, Kyunghyun Cho,
• Abstract要約: リスクに敏感なアプリケーションは、複数の、潜在的に相関したターゲット変数に対して、よく校正された予測セットを必要とする。 スコアをランダムなベクトルとして扱い、それらの連接関係構造を考慮した予測セットを構築することを目的とする。 実世界のレグレッション問題に対して,所望のカバレッジと競争効率について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.6147286161434
• License:
• Abstract: Many risk-sensitive applications require well-calibrated prediction sets over multiple, potentially correlated target variables, for which the prediction algorithm may report correlated non-conformity scores. In this work, we treat the scores as random vectors and aim to construct the prediction set accounting for their joint correlation structure. Drawing from the rich literature on multivariate quantiles and semiparametric statistics, we propose an algorithm to estimate the $1-\alpha$ quantile of the scores, where $\alpha$ is the user-specified miscoverage rate. In particular, we flexibly estimate the joint cumulative distribution function (CDF) of the scores using nonparametric vine copulas and improve the asymptotic efficiency of the quantile estimate using its influence function. The vine decomposition allows our method to scale well to a large number of targets. We report desired coverage and competitive efficiency on a range of real-world regression problems, including those with missing-at-random labels in the calibration set.
• Abstract（参考訳）: リスクに敏感な多くのアプリケーションは、複数の、潜在的に相関するターゲット変数に対して、よく校正された予測セットを必要とし、予測アルゴリズムは相関しない非整合スコアを報告することができる。 本研究では,これらのスコアをランダムなベクトルとして扱い,共同相関構造を考慮した予測セットの構築を目的とする。 多変量体と半パラメトリック統計に関する豊富な文献から、スコアの1-\alpha$量子化を推定するアルゴリズムを提案する。 特に,非パラメトリックブドウコプラを用いてスコアの積算分布関数(CDF)を柔軟に推定し,その影響関数を用いて定量推定の漸近効率を向上させる。 ブドウの分解により,本手法は多数のターゲットに対して良好に拡張できる。 キャリブレーションセットにおけるランダムラベルの欠如を含む,現実世界のレグレッション問題に対して,望ましいカバレッジと競争効率を報告した。

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