Fugu-MT 論文翻訳(概要): Finite-sample valid prediction of future insurance claims in the regression problem

論文の概要: Finite-sample valid prediction of future insurance claims in the regression problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03659v1
Date: Wed, 05 Mar 2025 16:47:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-06 17:18:41.215637
Title: Finite-sample valid prediction of future insurance claims in the regression problem
Title（参考訳）: 退行問題における将来の保険請求の確定正当性予測
Authors: Liang Hong,
Abstract要約: 本稿では,共形予測を有効化するための一般的な機械学習戦略として,共形予測を活用することで,3つの課題を同時に解決する。また、事前指定されたカバレッジの確率レベルで有限サンプルの妥当性を保証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7223564681760168
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the current insurance literature, prediction of insurance claims in the regression problem is often performed with a statistical model. This model-based approach may suffer from several drawbacks: (i) model misspecification, (ii) selection effect, and (iii) lack of finite-sample validity. This article addresses these three issues simultaneously by employing conformal prediction-a general machine learning strategy for valid predictions. The proposed method is both model-free and tuning-parameter-free. It also guarantees finite-sample validity at a pre-assigned coverage probability level.
Abstract（参考訳）: 現在の保険文献では、回帰問題における保険請求の予測は統計モデルを用いて行われることが多い。このモデルに基づくアプローチは、いくつかの欠点に悩まされるかもしれない。 (i)モデルミス種別 (二)選択効果、及び (三)有限サンプルの妥当性の欠如。本稿では,これら3つの課題を共形予測と機械学習の一般的な戦略を用いて同時に解決する。提案手法はモデルフリーとチューニングパラメータフリーの両方である。また、事前指定されたカバレッジの確率レベルで有限サンプルの妥当性を保証する。

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