論文の概要: E-Values Expand the Scope of Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13050v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 09:51:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 10:31:55.684863
• Title: E-Values Expand the Scope of Conformal Prediction
• Title（参考訳）: E-Valuesがコンフォーマル予測の範囲を広げる
• Authors: Etienne Gauthier, Francis Bach, Michael I. Jordan,
• Abstract要約: コンフォーマル予測は、分布のない不確実性定量化のための強力なフレームワークである。 本稿では,共形e-predictionと呼ばれる電子値に基づく代替手法について検討する。 E値は、p値では達成できない重要な利点を提供し、新しい理論的および実用的能力を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License:
• Abstract: Conformal prediction is a powerful framework for distribution-free uncertainty quantification. The standard approach to conformal prediction relies on comparing the ranks of prediction scores: under exchangeability, the rank of a future test point cannot be too extreme relative to a calibration set. This rank-based method can be reformulated in terms of p-values. In this paper, we explore an alternative approach based on e-values, known as conformal e-prediction. E-values offer key advantages that cannot be achieved with p-values, enabling new theoretical and practical capabilities. In particular, we present three applications that leverage the unique strengths of e-values: batch anytime-valid conformal prediction, fixed-size conformal sets with data-dependent coverage, and conformal prediction under ambiguous ground truth. Overall, these examples demonstrate that e-value-based constructions provide a flexible expansion of the toolbox of conformal prediction.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、分布のない不確実性定量化のための強力なフレームワークである。 整合予測の標準的なアプローチは、予測スコアのランクを比較することに依存している:交換可能性の下では、将来のテストポイントのランクは、校正セットに対して過度に相対できない。 この階数に基づく手法は、p-値の点で再構成することができる。 本稿では,共形e-predictionと呼ばれる電子値に基づく代替手法について検討する。 E値は、p値では達成できない重要な利点を提供し、新しい理論的および実用的能力を実現する。 特に, バッチ時価等式予測, データ依存の定サイズ等式集合, あいまいな基底真理の下での等式予測という, 固有値の強みを利用する3つの応用を提案する。 全体として、これらの例は e-value-based constructions が共形予測のツールボックスの柔軟な拡張を提供することを示している。

関連論文リスト

• Conformal Prediction Sets with Improved Conditional Coverage using Trust Scores [52.92618442300405]
  有限サンプルにおいて、正確に分布のない条件付きカバレッジを達成することは不可能である。 本稿では,最も重要となる範囲を対象とするコンフォメーション予測アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T12:01:56Z)
• Conformal Generative Modeling with Improved Sample Efficiency through Sequential Greedy Filtering [55.15192437680943]
  生成モデルは出力に対する厳密な統計的保証を欠いている。 厳密な統計的保証を満たす予測セットを生成する逐次共形予測法を提案する。 このことは、高い確率で予測セットが少なくとも1つの許容可能な(または有効な)例を含むことを保証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T15:26:52Z)
• Beyond Conformal Predictors: Adaptive Conformal Inference with Confidence Predictors [0.0]
  コンフォーマル予測は、ユーザ指定の重要度レベルで有効な予測セットを保証するために、交換可能なデータを必要とする。 適応共形推論 (Adaptive conformal inference, ACI) は、この制限に対処するために導入された。 我々は、ACIが共形予測器を必要とせず、より一般的な信頼性予測器で実装可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T21:02:33Z)
• Probabilistic Conformal Prediction with Approximate Conditional Validity [81.30551968980143]
  本研究では,共形手法の柔軟性と条件分布の推定を組み合わせ,予測セットを生成する手法を開発した。 我々の手法は、条件付きカバレッジの観点から既存の手法よりも一貫して優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T20:44:48Z)
• Enhancing Conformal Prediction Using E-Test Statistics [0.0]
  Conformal Prediction (CP) は、機械学習(ML)モデルによる予測の不確実性を定量化する、堅牢なフレームワークとして機能する。 本稿では, BB予測器の導入により共形予測の有効性を高めるために, e-test 統計の力を活用して, 代替手法を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T01:14:25Z)
• Conformal Prediction for Deep Classifier via Label Ranking [29.784336674173616]
  コンフォーマル予測(Conformal prediction)は、予測セットを所望のカバレッジ保証で生成する統計フレームワークである。 我々は、$textitSorted Adaptive Prediction Sets$ (SAPS)という新しいアルゴリズムを提案する。 SAPSは最大ソフトマックス確率を除いて全ての確率値を捨てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T08:54:14Z)
• Federated Conformal Predictors for Distributed Uncertainty Quantification [83.50609351513886]
  コンフォーマル予測は、機械学習において厳密な不確実性定量化を提供するための一般的なパラダイムとして現れつつある。 本稿では,共形予測を連邦学習環境に拡張する。 本稿では、FL設定に適した部分交換可能性の弱い概念を提案し、それをフェデレート・コンフォーマル予測フレームワークの開発に利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-27T19:57:27Z)
• Predictive Inference with Feature Conformal Prediction [80.77443423828315]
  本稿では,特徴空間への共形予測の範囲を拡大する特徴共形予測を提案する。 理論的観点からは、特徴共形予測は軽度の仮定の下で正則共形予測よりも確実に優れていることを示す。 提案手法は,バニラ共形予測だけでなく,他の適応共形予測手法と組み合わせることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-01T02:57:37Z)
• Conformal e-prediction [0.0]
  コンフォーマルな電子予測は概念的には単純であり、1990年代に共形予測の前駆体として開発された。 本稿では, 共形予測と共形予測の関係を現代的観点から体系的に再検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-16T18:41:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。