論文の概要: Epistemic Uncertainty in Conformal Scores: A Unified Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06995v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 19:42:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:08.625885
• Title: Epistemic Uncertainty in Conformal Scores: A Unified Approach
• Title（参考訳）: コンフォーマルスコアにおけるてんかん不確かさ : 統一的アプローチ
• Authors: Luben M. C. Cabezas, Vagner S. Santos, Thiago R. Ramos, Rafael Izbicki,
• Abstract要約: 等角予測法は、分布のない保証を持つ予測帯域を生成するが、不確実性を明示的に捉えることはできない。 モデルに依存しないアプローチである $texttEPICSCORE$ を導入する。 $texttEPICSCORE$は、限られたデータを持つ領域の予測間隔を適応的に拡張し、データが豊富であるコンパクト間隔を維持します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.449909275410288
• License:
• Abstract: Conformal prediction methods create prediction bands with distribution-free guarantees but do not explicitly capture epistemic uncertainty, which can lead to overconfident predictions in data-sparse regions. Although recent conformal scores have been developed to address this limitation, they are typically designed for specific tasks, such as regression or quantile regression. Moreover, they rely on particular modeling choices for epistemic uncertainty, restricting their applicability. We introduce $\texttt{EPICSCORE}$, a model-agnostic approach that enhances any conformal score by explicitly integrating epistemic uncertainty. Leveraging Bayesian techniques such as Gaussian Processes, Monte Carlo Dropout, or Bayesian Additive Regression Trees, $\texttt{EPICSCORE}$ adaptively expands predictive intervals in regions with limited data while maintaining compact intervals where data is abundant. As with any conformal method, it preserves finite-sample marginal coverage. Additionally, it also achieves asymptotic conditional coverage. Experiments demonstrate its good performance compared to existing methods. Designed for compatibility with any Bayesian model, but equipped with distribution-free guarantees, $\texttt{EPICSCORE}$ provides a general-purpose framework for uncertainty quantification in prediction problems.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測法は、分布のない保証付き予測帯域を生成するが、疫学的な不確実性を明示的に捉えることはなく、データスパース領域における過信予測につながる可能性がある。 最近のコンフォメーションスコアは、この制限に対処するために開発されたが、典型的には回帰や量子回帰のような特定のタスクのために設計されている。 さらに、特定のモデリング選択をてんかんの不確実性に頼り、適用性を制限する。 我々は, 病的不確実性を明示的に統合することにより, コンフォメーションスコアを高めるモデルに依存しないアプローチである $\textt{EPICSCORE}$ を導入する。 Gaussian Processes、Monte Carlo Dropout、Bayesian Additive Regression Trees、$\texttt{EPICSCORE}$のようなベイズ的手法を活用すると、データは豊富であるようなコンパクトな間隔を維持しながら、限られたデータで領域内の予測間隔を適応的に拡大する。 任意の共形法と同様に、有限サンプルの限界被覆を保持する。 さらに、漸近的な条件付きカバレッジも達成している。 実験は既存の方法と比較して優れた性能を示している。 ベイズモデルとの互換性のために設計されたが、分布のない保証を備えており、$\texttt{EPICSCORE}$は予測問題の不確実性定量化のための汎用的なフレームワークを提供する。

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