論文の概要: Rectifying Conformity Scores for Better Conditional Coverage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16336v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 19:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:56:37.473518
• Title: Rectifying Conformity Scores for Better Conditional Coverage
• Title（参考訳）: コンディショナルカバー改善のための整形性スコア
• Authors: Vincent Plassier, Alexander Fishkov, Victor Dheur, Mohsen Guizani, Souhaib Ben Taieb, Maxim Panov, Eric Moulines,
• Abstract要約: 本稿では,分割共形予測フレームワーク内で信頼セットを生成する新しい手法を提案する。 本手法は,任意の適合度スコアのトレーニング可能な変換を行い,条件付き範囲を正確に確保しつつ,条件付き範囲を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.73184036344908
• License:
• Abstract: We present a new method for generating confidence sets within the split conformal prediction framework. Our method performs a trainable transformation of any given conformity score to improve conditional coverage while ensuring exact marginal coverage. The transformation is based on an estimate of the conditional quantile of conformity scores. The resulting method is particularly beneficial for constructing adaptive confidence sets in multi-output problems where standard conformal quantile regression approaches have limited applicability. We develop a theoretical bound that captures the influence of the accuracy of the quantile estimate on the approximate conditional validity, unlike classical bounds for conformal prediction methods that only offer marginal coverage. We experimentally show that our method is highly adaptive to the local data structure and outperforms existing methods in terms of conditional coverage, improving the reliability of statistical inference in various applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分割共形予測フレームワーク内で信頼セットを生成する新しい手法を提案する。 本手法は,任意の適合度スコアのトレーニング可能な変換を行い,条件付き範囲を正確に確保しつつ,条件付き範囲を改善する。 この変換は、整合性のスコアの条件量子の見積もりに基づいている。 この手法は、標準共形量子化回帰法が適用性に制限がある多出力問題において、適応的信頼セットを構築するのに特に有用である。 我々は,量子推定の精度が近似条件の妥当性に与える影響を捉える理論境界を開発する。 実験により,本手法は局所データ構造に高度に適応し,条件付きカバレッジで既存手法より優れており,各種アプリケーションにおける統計的推論の信頼性が向上していることが示された。

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