論文の概要: Stacked conformal prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12578v2
- Date: Mon, 30 Jun 2025 23:12:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-02 15:54:40.08213
- Title: Stacked conformal prediction
- Title(参考訳): 重み付き共形予測
- Authors: Paulo C. Marques F,
- Abstract要約: 予測モデルの積み重ねアンサンブルをコンフォメーションする手法を検討する。
スタックの上部にあるメタラーナーの潜在的に単純な形式は、管理可能な計算コストでプロシージャを実現できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.1756081703276
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider a method for conformalizing a stacked ensemble of predictive models, showing that the potentially simple form of the meta-learner at the top of the stack enables a procedure with manageable computational cost that achieves approximate marginal validity without requiring the use of a separate calibration sample. Empirical results indicate that the method compares favorably to a standard inductive alternative.
- Abstract(参考訳): 予測モデルの積み重ねアンサンブルをコンフォーマル化する方法を考えると,スタックの上部のメタラーナーの潜在的に単純な形は,別個のキャリブレーションサンプルを必要とせずに,ほぼ限界値の精度を達成できる管理可能な計算コストの処理を可能にすることを示す。
実験結果から,本手法は標準帰納法と良好に比較できることが示唆された。
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