論文の概要: Likelihood-Ratio Regularized Quantile Regression: Adapting Conformal Prediction to High-Dimensional Covariate Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13030v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 16:46:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:33.407813
• Title: Likelihood-Ratio Regularized Quantile Regression: Adapting Conformal Prediction to High-Dimensional Covariate Shifts
• Title（参考訳）: Likelihood-Ratio 正規化量子回帰:高次元共変量シフトへの等角予測の適応
• Authors: Sunay Joshi, Shayan Kiyani, George Pappas, Edgar Dobriban, Hamed Hassani,
• Abstract要約: ピンボール損失を正規化の新たな選択と組み合わせた正準比正則化量子回帰アルゴリズムを提案する。 LR-QR法は,対象領域の所望レベルにおいて,最小限の誤差項までカバレッジを有することを示す。 実験により、LR-QRアルゴリズムは、高次元予測タスクにおいて既存の手法よりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.16750653336608
• License:
• Abstract: We consider the problem of conformal prediction under covariate shift. Given labeled data from a source domain and unlabeled data from a covariate shifted target domain, we seek to construct prediction sets with valid marginal coverage in the target domain. Most existing methods require estimating the unknown likelihood ratio function, which can be prohibitive for high-dimensional data such as images. To address this challenge, we introduce the likelihood ratio regularized quantile regression (LR-QR) algorithm, which combines the pinball loss with a novel choice of regularization in order to construct a threshold function without directly estimating the unknown likelihood ratio. We show that the LR-QR method has coverage at the desired level in the target domain, up to a small error term that we can control. Our proofs draw on a novel analysis of coverage via stability bounds from learning theory. Our experiments demonstrate that the LR-QR algorithm outperforms existing methods on high-dimensional prediction tasks, including a regression task for the Communities and Crime dataset, and an image classification task from the WILDS repository.
• Abstract（参考訳）: 共変量シフトの下での共形予測の問題を考察する。 ソースドメインからのラベル付きデータと共変量シフト対象ドメインからのラベルなしデータから、ターゲットドメイン内で有効な限界カバレッジを持つ予測セットを構築する。 既存のほとんどの手法では未知の確率比関数を推定する必要があるが、これは画像のような高次元データでは禁忌である。 この課題に対処するために、未知の確率比を直接推定することなくしきい値関数を構築するために、ピンボール損失を正規化の新しい選択と組み合わせたLR-QRアルゴリズムを導入する。 LR-QR法は,制御可能な最小限の誤差項まで,対象領域の所望レベルの範囲を有することを示す。 我々の証明は、学習理論からの安定性境界によるカバレッジの新たな分析に基づいている。 実験により、LR-QRアルゴリズムは、コミュニティ・犯罪データセットの回帰タスクやWILDSリポジトリの画像分類タスクなど、高次元予測タスクにおける既存の手法よりも優れていることが示された。

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