論文の概要: Conformal Prediction as Bayesian Quadrature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13228v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 19:06:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:02:14.414995
• Title: Conformal Prediction as Bayesian Quadrature
• Title（参考訳）: ベイズ四面体としての等角予測
• Authors: Jake C. Snell, Thomas L. Griffiths,
• Abstract要約: 共形予測のような分布のない不確実性定量化技術は、損失ブラックボックスモデルが生じることを保証します。 我々はベイズの観点から共形予測の中心的側面を再考し、頻繁な保証の欠点を解明する。 我々は、解釈可能な保証を提供し、テスト時に観測される可能性のある損失の範囲をよりリッチに表現するベイズ二次法に基づく実用的な代替案を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.767884267554628
• License:
• Abstract: As machine learning-based prediction systems are increasingly used in high-stakes situations, it is important to understand how such predictive models will perform upon deployment. Distribution-free uncertainty quantification techniques such as conformal prediction provide guarantees about the loss black-box models will incur even when the details of the models are hidden. However, such methods are based on frequentist probability, which unduly limits their applicability. We revisit the central aspects of conformal prediction from a Bayesian perspective and thereby illuminate the shortcomings of frequentist guarantees. We propose a practical alternative based on Bayesian quadrature that provides interpretable guarantees and offers a richer representation of the likely range of losses to be observed at test time.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく予測システムがハイテイクな状況でますます使われているため、そのような予測モデルがデプロイ時にどのように機能するかを理解することが重要である。 共形予測のような分布のない不確実性定量化技術は、モデルの詳細が隠されている場合でも損失ブラックボックスモデルが発生することを保証している。 しかし、そのような手法は頻繁な確率に基づいており、適用性を不当に制限している。 我々はベイズの観点から共形予測の中心的側面を再考し、頻繁な保証の欠点を解明する。 我々は、解釈可能な保証を提供し、テスト時に観測される可能性のある損失の範囲をよりリッチに表現するベイズ二次法に基づく実用的な代替案を提案する。

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