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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05676v3
• Date: Tue, 15 Jul 2025 22:50:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 14:40:09.240227
• 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: 我々は、Vovkのアプローチを二項分類を超えて拡張する、Venn-Abersキャリブレーションのための統一的なフレームワークを導入する。 提案手法は,任意の完全サンプル内キャリブレーションされた予測器を,有限サンプルにおいて少なくとも1つの限界点予測を出力するセット値予測器に変換する。 量子損失に対して,本フレームワークは,グループ条件とマルチキャリブレーションされた共形予測を特殊ケースとして回収し,量子条件のカバレッジで新しい予測区間を生成する。
• 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 prediction, yet popular distribution-free methods such as histogram binning and isotonic regression offer only asymptotic guarantees. We introduce a unified framework for Venn and Venn-Abers calibration that extends Vovk's approach beyond binary classification to a broad class of prediction problems defined by generic loss functions. Our method transforms any perfectly in-sample calibrated predictor into a set-valued predictor that, in finite samples, outputs at least one marginally calibrated point prediction. These set predictions shrink asymptotically and converge to a single conditionally calibrated prediction, capturing epistemic uncertainty. We further propose Venn multicalibration, a new approach for achieving finite-sample calibration across subpopulations. For quantile loss, our framework recovers group-conditional and multicalibrated conformal prediction as special cases and yields novel prediction intervals with quantile-conditional coverage.
• 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な保証しか提供しない。 本稿では、Venn and Venn-Abersキャリブレーションの統一フレームワークを導入し、Vovkのアプローチを二項分類を超えて一般化損失関数によって定義される幅広い予測問題に拡張する。 提案手法は,任意の完全サンプル校正点予測器を,有限サンプルにおいて少なくとも1つの辺りの校正点予測を出力するセット値予測器に変換する。 これらのセット予測は漸近的に縮小し、単一の条件付き校正予測に収束し、てんかんの不確実性を捉える。 さらに、サブポピュレーション間の有限サンプルキャリブレーションを達成するための新しいアプローチであるVenn multicalibrationを提案する。 量子損失に対して,本フレームワークは,グループ条件とマルチキャリブレーションされた共形予測を特殊ケースとして回収し,量子条件のカバレッジで新しい予測区間を生成する。

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