論文の概要: The Joys of Categorical Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04441v1
• Date: Sun, 06 Jul 2025 16:03:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.184342
• Title: The Joys of Categorical Conformal Prediction
• Title（参考訳）: カテゴリー等角予測のジョイス
• Authors: Michele Caprio,
• Abstract要約: Conformal Prediction (CP) は、有限サンプルキャリブレーションされた予測領域を提供する不確実性表現技術である。 我々は、CP に対して圏論的アプローチを採用し、それを射としてフレーミングし、可換図形に埋め込まれる。 最小限の仮定の下では、CPは本質的にUQメカニズムであり、すなわち、そのUQ能力はメソッドの構造的特徴であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction (CP) is an Uncertainty Representation technique that delivers finite-sample calibrated prediction regions for any underlying Machine Learning model, yet its status as an Uncertainty Quantification (UQ) tool has remained conceptually opaque. We adopt a category-theoretic approach to CP -- framing it as a morphism, embedded in a commuting diagram, of two newly-defined categories -- that brings us three joys. First, we show that -- under minimal assumptions -- CP is intrinsically a UQ mechanism, that is, its UQ capabilities are a structural feature of the method. Second, we demonstrate that CP bridges (and perhaps subsumes) the Bayesian, frequentist, and imprecise probabilistic approaches to predictive statistical reasoning. Finally, we show that a conformal prediction region (CPR) is the image of a covariant functor. This observation is relevant to AI privacy: It implies that privacy noise added locally does not break coverage.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)は、基礎となる機械学習モデルに対して有限サンプル校正された予測領域を提供する不確実性表現技術であるが、その不確実性定量化(UQ)ツールとしての地位は概念的に不透明である。 まず、最小の仮定の下では、CPは本質的にUQメカニズムであり、すなわち、そのUQ能力はメソッドの構造的特徴であることを示す。 第2に、CPブリッジがベイズ的、頻繁で不正確な確率論的アプローチで予測統計的推論を行うことを実証する。 最後に、共変関手の像である共形予測領域(CPR)を示す。 この観察はAIのプライバシーに関連している。

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