論文の概要: Multi-model Ensemble Conformal Prediction in Dynamic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03678v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 05:57:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:00.391903
• Title: Multi-model Ensemble Conformal Prediction in Dynamic Environments
• Title（参考訳）: 動的環境におけるマルチモデルアンサンブルコンフォーマル予測
• Authors: Erfan Hajihashemi, Yanning Shen,
• Abstract要約: 本稿では,複数の候補モデルから予測セットを作成するために使用されるモデルを選択する適応型共形予測フレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは, 有効なカバレッジを維持しつつ, 全区間にわたる強い適応的後悔を達成できることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.188004615463742
• License:
• Abstract: Conformal prediction is an uncertainty quantification method that constructs a prediction set for a previously unseen datum, ensuring the true label is included with a predetermined coverage probability. Adaptive conformal prediction has been developed to address data distribution shifts in dynamic environments. However, the efficiency of prediction sets varies depending on the learning model used. Employing a single fixed model may not consistently offer the best performance in dynamic environments with unknown data distribution shifts. To address this issue, we introduce a novel adaptive conformal prediction framework, where the model used for creating prediction sets is selected on the fly from multiple candidate models. The proposed algorithm is proven to achieve strongly adaptive regret over all intervals while maintaining valid coverage. Experiments on real and synthetic datasets corroborate that the proposed approach consistently yields more efficient prediction sets while maintaining valid coverage, outperforming alternative methods.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(Conformal prediction)とは、未確認のダタムの予測セットを構築する不確実性定量化手法であり、真のラベルを所定のカバレッジ確率に含めることを保証する。 動的環境におけるデータ分散シフトに対処する適応型共形予測法が開発されている。 しかし、予測セットの効率は、使用する学習モデルによって異なる。 単一の固定モデルを使用することは、未知のデータ分散シフトを持つ動的環境において、常に最高のパフォーマンスを提供するとは限らない。 この問題に対処するために,複数の候補モデルから予測セットを作成するために使用されるモデルを選択する適応型適応型予測フレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは, 有効なカバレッジを維持しつつ, 全区間にわたる強い適応的後悔を達成できることが証明された。 リアルデータセットと合成データセットの実験では、提案手法は、有効なカバレッジを維持しながら、より効率的な予測セットを一貫して生成し、代替手法よりも優れた性能を発揮する。

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