論文の概要: Conformalised Conditional Normalising Flows for Joint Prediction Regions in time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17042v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 02:19:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:37:15.059870
• Title: Conformalised Conditional Normalising Flows for Joint Prediction Regions in time series
• Title（参考訳）: 時系列共同予測領域に対するコンフォーマル化条件正規化流れ
• Authors: Eshant English, Christoph Lippert,
• Abstract要約: Conformal Predictionは、機械学習モデルの不確実性を定量化する強力なフレームワークを提供する。 正規化フローのような確率的生成モデルに共形予測を適用することは簡単ではない。 本研究では,条件付き正規化フローを適合させる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.200880964149064
• License:
• Abstract: Conformal Prediction offers a powerful framework for quantifying uncertainty in machine learning models, enabling the construction of prediction sets with finite-sample validity guarantees. While easily adaptable to non-probabilistic models, applying conformal prediction to probabilistic generative models, such as Normalising Flows is not straightforward. This work proposes a novel method to conformalise conditional normalising flows, specifically addressing the problem of obtaining prediction regions for multi-step time series forecasting. Our approach leverages the flexibility of normalising flows to generate potentially disjoint prediction regions, leading to improved predictive efficiency in the presence of potential multimodal predictive distributions.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、機械学習モデルにおける不確実性を定量化する強力なフレームワークを提供し、有限サンプルの妥当性を保証する予測セットの構築を可能にする。 非確率モデルに容易に適応できるが、正規化フローのような確率的生成モデルに共形予測を適用することは簡単ではない。 本研究では,条件付き正規化フローを適合させる新しい手法を提案し,特にマルチステップ時系列予測における予測領域の獲得の問題に対処する。 提案手法は, 正規化フローの柔軟性を活用して, 潜在的な多モード予測分布の存在下での予測効率を向上させる。

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