論文の概要: Volume-Sorted Prediction Set: Efficient Conformal Prediction for Multi-Target Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02205v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 02:34:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:24:40.195072
• Title: Volume-Sorted Prediction Set: Efficient Conformal Prediction for Multi-Target Regression
• Title（参考訳）: Volume-Sorted Prediction Set: Multi-Target Regression の効率的な等角予測
• Authors: Rui Luo, Zhixin Zhou,
• Abstract要約: マルチターゲット回帰における不確実性のための新しい手法であるVolume-Sorted Prediction Set (VSPS)を紹介する。 複雑な高次元設定における情報予測モデルを維持しながら,VSPSがより小さく,より多くの領域を生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.559062601251464
• License:
• Abstract: We introduce Volume-Sorted Prediction Set (VSPS), a novel method for uncertainty quantification in multi-target regression that uses conditional normalizing flows with conformal calibration. This approach constructs flexible, non-convex predictive regions with guaranteed coverage probabilities, overcoming limitations of traditional methods. By learning a transformation where the conditional distribution of responses follows a known form, VSPS identifies dense regions in the original space using the Jacobian determinant. This enables the creation of prediction regions that adapt to the true underlying distribution, focusing on areas of high probability density. Experimental results demonstrate that VSPS produces smaller, more informative prediction regions while maintaining robust coverage guarantees, enhancing uncertainty modeling in complex, high-dimensional settings.
• Abstract（参考訳）: コンホメーションキャリブレーションを用いた条件付き正規化フローを用いたマルチターゲット回帰における不確実性定量化手法であるVolume-Sorted Prediction Set (VSPS)を紹介する。 このアプローチは、従来の手法の制限を克服し、カバレッジ確率が保証された柔軟な非凸予測領域を構築する。 応答の条件分布が既知の形式に従う変換を学習することにより、VSPSはジャコビアン行列式を用いて元の空間の高密度領域を特定する。 これにより、真の基礎となる分布に適応し、高い確率密度の領域に焦点を当てた予測領域を作成することができる。 実験により、VSPSはより小さく、より情報的な予測領域を生成できるとともに、堅牢なカバレッジ保証を維持し、複雑な高次元設定における不確実性モデリングを強化していることが示された。

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