論文の概要: Generalization and Informativeness of Weighted Conformal Risk Control Under Covariate Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11413v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 11:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:23:51.279327
• Title: Generalization and Informativeness of Weighted Conformal Risk Control Under Covariate Shift
• Title（参考訳）: 共変量シフト下における重み付き等角的リスク制御の一般化とインフォーマル性
• Authors: Matteo Zecchin, Fredrik Hellström, Sangwoo Park, Shlomo Shamai, Osvaldo Simeone,
• Abstract要約: 重み付き共形リスク制御(W-CRC)は、トレーニングフェーズ中に収集されたデータを使用して、ポイント予測をテスト時に有効なリスク保証を備えた予測セットに変換する。 W-CRCは統計的信頼性を提供するが、その効率(予測セットのサイズによって測定される)はテスト時にのみ評価できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.43703709267958
• License:
• Abstract: Predictive models are often required to produce reliable predictions under statistical conditions that are not matched to the training data. A common type of training-testing mismatch is covariate shift, where the conditional distribution of the target variable given the input features remains fixed, while the marginal distribution of the inputs changes. Weighted conformal risk control (W-CRC) uses data collected during the training phase to convert point predictions into prediction sets with valid risk guarantees at test time despite the presence of a covariate shift. However, while W-CRC provides statistical reliability, its efficiency -- measured by the size of the prediction sets -- can only be assessed at test time. In this work, we relate the generalization properties of the base predictor to the efficiency of W-CRC under covariate shifts. Specifically, we derive a bound on the inefficiency of the W-CRC predictor that depends on algorithmic hyperparameters and task-specific quantities available at training time. This bound offers insights on relationships between the informativeness of the prediction sets, the extent of the covariate shift, and the size of the calibration and training sets. Experiments on fingerprinting-based localization validate the theoretical results.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルは、トレーニングデータと一致しない統計的条件下で信頼できる予測を生成するためにしばしば必要とされる。 トレーニングテストミスマッチの一般的なタイプは共変量シフト(covariate shift)であり、入力特徴が与えられたターゲット変数の条件分布は一定であり、入力の限界分布は変化する。 重み付き共形リスク制御(W-CRC)は、トレーニングフェーズ中に収集したデータを、共変量シフトがあるにもかかわらず、テスト時に有効なリスク保証を備えた予測セットに変換する。 しかしながら、W-CRCは統計的信頼性を提供するが、その効率(予測セットのサイズによって測定される)はテスト時にのみ評価できる。 本研究では, 基底予測器の一般化特性と, 共変量シフト下でのW-CRCの効率を関連付ける。 具体的には、アルゴリズムのハイパーパラメータとトレーニング時に利用可能なタスク固有量に依存するW-CRC予測器の非効率性に基づく。 この境界は、予測セットの情報性、共変量シフトの程度、キャリブレーションとトレーニングセットのサイズの間の関係に関する洞察を与える。 フィンガープリントに基づく局所化実験は理論的結果を検証する。

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