論文の概要: Generalized Venn and Venn-Abers Calibration with Applications in Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05676v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 19:52:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:50.228271
• Title: Generalized Venn and Venn-Abers Calibration with Applications in Conformal Prediction
• Title（参考訳）: 一般化VennとVenn-Abersの校正と等角予測への応用
• Authors: Lars van der Laan, Ahmed Alaa,
• Abstract要約: 本稿では,Venn and Conditional-Abersキャリブレーションのための統一フレームワークを提案する。 サブポピュレーションにおける有限サンプル校正の新しい手法であるVenn multicalibrationを提案する。 分布自由条件のキャリブレーションによるヒストグラム・バイニングとアイソトニック・キャリブレーションの保証を一般の損失に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensuring model calibration is critical for reliable predictions, yet popular distribution-free methods, such as histogram binning and isotonic regression, provide only asymptotic guarantees. We introduce a unified framework for Venn and Venn-Abers calibration, generalizing Vovk's binary classification approach to arbitrary prediction tasks and loss functions. Venn calibration leverages binning calibrators to construct prediction sets that contain at least one marginally perfectly calibrated point prediction in finite samples, capturing epistemic uncertainty in the calibration process. The width of these sets shrinks asymptotically to zero, converging to a conditionally calibrated point prediction. Furthermore, we propose Venn multicalibration, a novel methodology for finite-sample calibration across subpopulations. For quantile loss, group-conditional and multicalibrated conformal prediction arise as special cases of Venn multicalibration, and Venn calibration produces novel conformal prediction intervals that achieve quantile-conditional coverage. As a separate contribution, we extend distribution-free conditional calibration guarantees of histogram binning and isotonic calibration to general losses.
• Abstract（参考訳）: モデルキャリブレーションの確立は信頼性の高い予測には不可欠であるが、ヒストグラム・バイニングや等調回帰のような分布自由な手法は漸近的保証のみを提供する。 本稿では、VennとVenn-Abersの校正のための統一的なフレームワークを導入し、Vovkのバイナリ分類アプローチを任意の予測タスクと損失関数に一般化する。 ベンキャリブレーション(Venn calibration)は、ビンニングキャリブレータを利用して、有限サンプルにおいて少なくとも1つの辺縁的に完全にキャリブレーションされた点予測を含む予測セットを構築し、キャリブレーション過程におけるエピステミック不確かさを捉える。 これらの集合の幅は漸近的にゼロに縮まり、条件付き校正点予測に収束する。 さらに,サブポピュレーション間の有限サンプル校正手法であるVenn multicalibrationを提案する。 量子損失の場合、Venn多重校正の特別な場合として、グループ条件と多重校正された共形予測が生まれ、Vennキャリブレーションは量子条件のカバレッジを達成するための新しい共形予測区間を生成する。 そこで本研究では,分布自由条件のキャリブレーションによるヒストグラム・バイニングとアイソトニック・キャリブレーションの保証を,一般の損失に拡張する。

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