論文の概要: In Defense of Defensive Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11848v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 14:57:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.836882
• Title: In Defense of Defensive Forecasting
• Title（参考訳）: ディフェンシブ・フォアキャスティングの擁護
• Authors: Juan Carlos Perdomo, Benjamin Recht,
• Abstract要約: このチュートリアルでは、予測は予測ではなく、過去の誤りを修正することによって導き出される。 我々は、オンライン学習、校正、専門家のアドバイスによる予測、オンラインコンフォーマル予測のための単純でほぼ最適アルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.174466095224403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This tutorial provides a survey of algorithms for Defensive Forecasting, where predictions are derived not by prognostication but by correcting past mistakes. Pioneered by Vovk, Defensive Forecasting frames the goal of prediction as a sequential game, and derives predictions to minimize metrics no matter what outcomes occur. We present an elementary introduction to this general theory and derive simple, near-optimal algorithms for online learning, calibration, prediction with expert advice, and online conformal prediction.
• Abstract（参考訳）: このチュートリアルでは、予測は予測ではなく、過去の誤りを修正することによって導き出される。 Vovkに触発されたDefensive Forecastingは、シーケンシャルゲームとしての予測の目標を定め、どんな結果があっても指標を最小化するための予測を導出する。 本稿では,オンライン学習,校正,専門家の助言による予測,オンラインコンフォメーション予測のための,単純で近似に近いアルゴリズムを導出する。

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