論文の概要: A Unified Comparative Study with Generalized Conformity Scores for Multi-Output Conformal Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10533v2
- Date: Mon, 03 Feb 2025 12:58:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-04 16:07:31.054101
- Title: A Unified Comparative Study with Generalized Conformity Scores for Multi-Output Conformal Regression
- Title（参考訳）: 多出力コンフォーマル回帰に対する一般化コンフォーマルスコアとの統一比較
- Authors: Victor Dheur, Matteo Fontana, Yorick Estievenart, Naomi Desobry, Souhaib Ben Taieb,
- Abstract要約: 本稿では,異なるマルチアウトプットベースモデルを用いた9種類のコンフォメーション法の比較検討を行う。
また、多出力回帰のための適合度スコアの2つの新しいクラスも導入する。
1つのクラスは任意の生成モデルと互換性があり、もう1つのクラスは計算的に効率的であり、可逆生成モデルの性質を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.747623282473278
- License:
- Abstract: Conformal prediction provides a powerful framework for constructing distribution-free prediction regions with finite-sample coverage guarantees. While extensively studied in univariate settings, its extension to multi-output problems presents additional challenges, including complex output dependencies and high computational costs, and remains relatively underexplored. In this work, we present a unified comparative study of nine conformal methods with different multivariate base models for constructing multivariate prediction regions within the same framework. This study highlights their key properties while also exploring the connections between them. Additionally, we introduce two novel classes of conformity scores for multi-output regression that generalize their univariate counterparts. These scores ensure asymptotic conditional coverage while maintaining exact finite-sample marginal coverage. One class is compatible with any generative model, offering broad applicability, while the other is computationally efficient, leveraging the properties of invertible generative models. Finally, we conduct a comprehensive empirical evaluation across 13 tabular datasets, comparing all the multi-output conformal methods explored in this work. To ensure a fair and consistent comparison, all methods are implemented within a unified code base.
- Abstract（参考訳）: 等角予測は、有限サンプルカバレッジ保証付き分布自由予測領域を構築するための強力なフレームワークを提供する。
単変量設定で広く研究されているが、多出力問題への拡張は、複雑な出力依存や高い計算コストを含む追加の課題を呈し、いまだに未探索である。
本研究では,同じフレームワーク内で多変量予測領域を構築するために,異なる多変量基底モデルを用いた9つの共形手法の統一的な比較研究を提案する。
この研究は、それらの重要な特性を強調しながら、それらの関係を探求する。
さらに、多出力回帰のための2つの新しい整合性スコアのクラスを導入し、それらを一般化する。
これらのスコアは、正確な有限サンプルの限界カバレッジを維持しながら、漸近的な条件付きカバレッジを保証する。
1つのクラスは任意の生成モデルと互換性があり、広い適用性を提供し、もう1つのクラスは計算的に効率的であり、可逆生成モデルの性質を利用する。
最後に,本研究で検討した多出力コンフォメーション手法を網羅的に比較し,13個の表付きデータセットに対して総合的な実験評価を行う。
公平で一貫した比較を保証するため、すべてのメソッドは統一されたコードベース内に実装される。
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