論文の概要: CLEAR: Calibrated Learning for Epistemic and Aleatoric Risk

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08150v2
• Date: Sun, 28 Sep 2025 21:18:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 20:10:04.47225
• Title: CLEAR: Calibrated Learning for Epistemic and Aleatoric Risk
• Title（参考訳）: CLEAR: てんかんと失語症のリスクに対する校正学習
• Authors: Ilia Azizi, Juraj Bodik, Jakob Heiss, Bin Yu,
• Abstract要約: 2つの異なるパラメータを持つ校正法であるCLEARを提案する。 予測可能性-計算可能性-安定性フレームワークから引き出された(i)量子不確実性と(ii)アンサンブルに対して、(i)量子レグレッションでどのように使用できるかを示す。 17の多様な実世界のデータセットで、CLEARはインターバル幅で平均28.2%と17.4%の改善を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.758150962743421
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing methods typically address either aleatoric uncertainty due to measurement noise or epistemic uncertainty resulting from limited data, but not both in a balanced manner. We propose CLEAR, a calibration method with two distinct parameters, $\gamma_1$ and $\gamma_2$, to combine the two uncertainty components and improve the conditional coverage of predictive intervals for regression tasks. CLEAR is compatible with any pair of aleatoric and epistemic estimators; we show how it can be used with (i) quantile regression for aleatoric uncertainty and (ii) ensembles drawn from the Predictability-Computability-Stability (PCS) framework for epistemic uncertainty. Across 17 diverse real-world datasets, CLEAR achieves an average improvement of 28.2% and 17.4% in the interval width compared to the two individually calibrated baselines while maintaining nominal coverage. Similar improvements are observed when applying CLEAR to Deep Ensembles (epistemic) and Simultaneous Quantile Regression (aleatoric). The benefits are especially evident in scenarios dominated by high aleatoric or epistemic uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 既存の手法は、測定ノイズや限られたデータから生じるてんかんの不確実性によって、一般にはアレタリックな不確実性に対処するが、どちらもバランスの取れた方法では解決しない。 本稿では,2つのパラメータ,$\gamma_1$と$\gamma_2$の校正手法であるCLEARを提案する。 CLEARは、どのアレタリックおよびてんかん推定器とも互換性があり、どのように使用できるかを示す。 一 アレタリック不確実性及び量的回帰 (II)先天的不確実性に対する予測可能性-計算可能性-安定性(PCS)フレームワークからのアンサンブル。 17の多様な実世界のデータセットで、CLEARは名目の範囲を維持しながら、個別に調整された2つのベースラインと比較して、平均28.2%と17.4%の間隔幅の改善を達成している。 ClEARをDeep Ensembles (epistemic) やSultaneous Quantile Regression (aleatoric) に適用すると、同様の改善が観察される。 この利点は特に、高いアレタリックまたはてんかんの不確実性に支配されるシナリオで顕著である。

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