論文の概要: Credal Prediction based on Relative Likelihood

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22332v1
• Date: Wed, 28 May 2025 13:20:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.618611
• Title: Credal Prediction based on Relative Likelihood
• Title（参考訳）: 相対的類似度に基づく干潟の予測
• Authors: Timo Löhr, Paul Hofman, Felix Mohr, Eyke Hüllermeier,
• Abstract要約: 本稿では,相対可能性の統計的概念に基づいて,断裂予測に関する理論的基礎的アプローチを提案する。 このような方法で定義されたクレダル集合を適切に修正したアンサンブル学習手法により近似する問題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.307076055306148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictions in the form of sets of probability distributions, so-called credal sets, provide a suitable means to represent a learner's epistemic uncertainty. In this paper, we propose a theoretically grounded approach to credal prediction based on the statistical notion of relative likelihood: The target of prediction is the set of all (conditional) probability distributions produced by the collection of plausible models, namely those models whose relative likelihood exceeds a specified threshold. This threshold has an intuitive interpretation and allows for controlling the trade-off between correctness and precision of credal predictions. We tackle the problem of approximating credal sets defined in this way by means of suitably modified ensemble learning techniques. To validate our approach, we illustrate its effectiveness by experiments on benchmark datasets demonstrating superior uncertainty representation without compromising predictive performance. We also compare our method against several state-of-the-art baselines in credal prediction.
• Abstract（参考訳）: 確率分布の集合、いわゆるクレダル集合の形の予測は、学習者の認識の不確実性を表現するのに適した手段となる。 本稿では, 相対確率の統計的概念に基づく断続予測に関する理論的基礎的アプローチを提案する: 予測の対象は, 可算モデルの集合によって生成される全ての(条件付き)確率分布, すなわち, 相対確率が指定された閾値を超えるモデルである。 このしきい値には直感的な解釈があり、地震予知の正確性と正確性の間のトレードオフを制御することができる。 このような方法で定義されたクレダル集合を適切に修正したアンサンブル学習手法により近似する問題に取り組む。 提案手法の有効性を検証するために,予測性能を損なうことなく,より優れた不確実性表現を示すベンチマークデータセットの実験を行った。 また,本手法を,干ばつ予測におけるいくつかの最新技術ベースラインと比較した。

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