論文の概要: Decision Theoretic Foundations for Conformal Prediction: Optimal Uncertainty Quantification for Risk-Averse Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02561v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 18:37:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:57.165631
• Title: Decision Theoretic Foundations for Conformal Prediction: Optimal Uncertainty Quantification for Risk-Averse Agents
• Title（参考訳）: コンフォーマル予測のための決定理論の基礎:リスク回避剤の最適不確かさ定量化
• Authors: Shayan Kiyani, George Pappas, Aaron Roth, Hamed Hassani,
• Abstract要約: リスク・逆の意思決定を伴う予測セットを用いて不確実性と接続する意思決定理論の基礎を開発する。 医療診断やレコメンデーションシステムなどの応用におけるリスク・アバース(RAC)の意義を実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.938391962245877
• License:
• Abstract: A fundamental question in data-driven decision making is how to quantify the uncertainty of predictions in ways that can usefully inform downstream action. This interface between prediction uncertainty and decision-making is especially important in risk-sensitive domains, such as medicine. In this paper, we develop decision-theoretic foundations that connect uncertainty quantification using prediction sets with risk-averse decision-making. Specifically, we answer three fundamental questions: (1) What is the correct notion of uncertainty quantification for risk-averse decision makers? We prove that prediction sets are optimal for decision makers who wish to optimize their value at risk. (2) What is the optimal policy that a risk averse decision maker should use to map prediction sets to actions? We show that a simple max-min decision policy is optimal for risk-averse decision makers. Finally, (3) How can we derive prediction sets that are optimal for such decision makers? We provide an exact characterization in the population regime and a distribution free finite-sample construction. Answering these questions naturally leads to an algorithm, Risk-Averse Calibration (RAC), which follows a provably optimal design for deriving action policies from predictions. RAC is designed to be both practical-capable of leveraging the quality of predictions in a black-box manner to enhance downstream utility-and safe-adhering to a user-defined risk threshold and optimizing the corresponding risk quantile of the user's downstream utility. Finally, we experimentally demonstrate the significant advantages of RAC in applications such as medical diagnosis and recommendation systems. Specifically, we show that RAC achieves a substantially improved trade-off between safety and utility, offering higher utility compared to existing methods while maintaining the safety guarantee.
• Abstract（参考訳）: データ駆動意思決定における根本的な問題は、下流のアクションを効果的に知らせる方法において、予測の不確実性を定量化する方法である。 予測の不確実性と意思決定の間のこのインターフェースは、医学のようなリスクに敏感な領域において特に重要である。 本稿では,リスク逆決定を伴う予測セットを用いて不確実性定量化を接続する決定理論基盤を開発する。 具体的には,(1)リスク対応意思決定者に対する不確実性定量化の正しい概念は何か,という3つの根本的な問いに答える。 リスクの高い値の最適化を望む意思決定者に対して,予測セットが最適であることを実証する。 2 リスク逆意思決定者が予測セットを行動にマッピングするために使うべき最適方針は何か。 リスク回避意思決定者には,簡易な最大値決定ポリシーが最適であることを示す。 最後に、そのような意思決定者にとって最適な予測セットをどうやって導き出せるのか? 人口構造と分布の自由な有限サンプル構成を正確に評価する。 これらの疑問に自然に答えると、リスク・アバース・キャリブレーション(RAC: Risk-Averse Calibration)と呼ばれるアルゴリズムが導かれる。 RACは、ブラックボックス方式で予測の質を活用して、ユーザ定義のリスクしきい値にダウンストリームユーティリティとセーフアテンディングを強化し、ユーザのダウンストリームユーティリティの対応するリスク量子化を最適化する、実用的な機能を持つように設計されている。 最後に,医学診断やレコメンデーションシステムなどの応用におけるRACの意義を実験的に実証した。 具体的には、RACは安全性とユーティリティのトレードオフを大幅に改善し、安全保証を維持しつつ、既存の方法よりも高いユーティリティを提供することを示す。

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