論文の概要: Universality of conformal prediction under the assumption of randomness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19254v2
• Date: Sun, 08 Jun 2025 20:05:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:09.94209
• Title: Universality of conformal prediction under the assumption of randomness
• Title（参考訳）: ランダム性の仮定による共形予測の普遍性
• Authors: Vladimir Vovk,
• Abstract要約: 共形予測器は、ランダム性の仮定の下で有効である集合または機能予測を提供する。 問題は、ランダム性の仮定の下で同じ意味で有効であり、共形予測器よりも効率的である予測器が存在するかどうかである。 結論は、共形予測器のクラスは、予測効率の限られた利得しか得られないという点で普遍的であるということである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformal predictors provide set or functional predictions that are valid under the assumption of randomness, i.e., under the assumption of independent and identically distributed data. The question asked in this paper is whether there are predictors that are valid in the same sense under the assumption of randomness and that are more efficient than conformal predictors. The answer is that the class of conformal predictors is universal in that only limited gains in predictive efficiency are possible. The previous work in this area has relied on the algorithmic theory of randomness and so involved unspecified constants, whereas this paper's results are much more practical. They are also shown to be optimal in some respects.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測器は、ランダムネスの仮定、すなわち独立および同一の分散データの仮定の下で有効である集合または機能予測を提供する。 本稿では, ランダム性の仮定の下で同じ意味で有効であり, 共形予測よりも効率的である予測器が存在するかどうかを問う。 結論は、共形予測器のクラスは、予測効率の限られた利得しか得られないという点で普遍的であるということである。 この領域における以前の研究はランダム性のアルゴリズム理論に依存しており、不特定定数が関係しているが、本論文の結果はより実用的なものである。 また、いくつかの点において最適であることが示されている。

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