論文の概要: Adaptive Conformal Inference by Betting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19318v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 18:42:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:28:57.714460
• Title: Adaptive Conformal Inference by Betting
• Title（参考訳）: 賭けによる適応的等角推論
• Authors: Aleksandr Podkopaev, Darren Xu, Kuang-Chih Lee,
• Abstract要約: データ生成プロセスについて仮定することなく適応型共形推論の問題を考察する。 適応型共形推論のための既存のアプローチは、オンライン勾配勾配の変種を用いたピンボール損失の最適化に基づいている。 本稿では,パラメータフリーなオンライン凸最適化手法を利用した適応型共形推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.272991377903274
• License:
• Abstract: Conformal prediction is a valuable tool for quantifying predictive uncertainty of machine learning models. However, its applicability relies on the assumption of data exchangeability, a condition which is often not met in real-world scenarios. In this paper, we consider the problem of adaptive conformal inference without any assumptions about the data generating process. Existing approaches for adaptive conformal inference are based on optimizing the pinball loss using variants of online gradient descent. A notable shortcoming of such approaches is in their explicit dependence on and sensitivity to the choice of the learning rates. In this paper, we propose a different approach for adaptive conformal inference that leverages parameter-free online convex optimization techniques. We prove that our method controls long-term miscoverage frequency at a nominal level and demonstrate its convincing empirical performance without any need of performing cumbersome parameter tuning.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、機械学習モデルの予測の不確実性を定量化する貴重なツールである。 しかし、その適用性は実際のシナリオでは満たされない条件であるデータ交換可能性(英語版)の仮定に依存している。 本稿では,データ生成過程を仮定することなく適応型共形推論の問題を考察する。 適応型共形推論のための既存のアプローチは、オンライン勾配勾配の変種を用いたピンボール損失の最適化に基づいている。 このようなアプローチの顕著な欠点は、学習率の選択に対する明示的な依存と感受性である。 本稿では,パラメータフリーなオンライン凸最適化手法を利用した適応型共形推論手法を提案する。 提案手法は,長期的誤発見頻度を名目レベルで制御し,不規則なパラメータチューニングを行うことなく,その説得力のある経験的性能を示す。

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