論文の概要: Optimal Conformal Prediction, E-values, Fuzzy Prediction Sets and Subsequent Decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13130v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 14:46:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.126894
• Title: Optimal Conformal Prediction, E-values, Fuzzy Prediction Sets and Subsequent Decisions
• Title（参考訳）: 最適等角予測、E値、ファジィ予測セットおよびその後の決定
• Authors: Nick W. Koning, Sam van Meer,
• Abstract要約: 我々は共形予測に3つの貢献をする。 まず、除外度を提供するファジィ共形信頼集合を提案する。 次に、最適共形信頼集合を導出する。 第3に、信頼集合からファジィ信頼集合への後続のミニマックス決定による保証の継承を一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We make three contributions to conformal prediction. First, we propose fuzzy conformal confidence sets that offer a degree of exclusion, generalizing beyond the binary inclusion/exclusion offered by classical confidence sets. We connect fuzzy confidence sets to e-values to show this degree of exclusion is equivalent to an exclusion at different confidence levels, capturing precisely what e-values bring to conformal prediction. We show that a fuzzy confidence set is a predictive distribution with a more appropriate error guarantee. Second, we derive optimal conformal confidence sets by interpreting the minimization of the expected measure of the confidence set as an optimal testing problem against a particular alternative. We use this to characterize exactly in what sense traditional conformal prediction is optimal. Third, we generalize the inheritance of guarantees by subsequent minimax decisions from confidence sets to fuzzy confidence sets. All our results generalize beyond the exchangeable conformal setting to prediction sets for arbitrary models. In particular, we find that any valid test (e-value) for a hypothesis automatically defines a (fuzzy) prediction confidence set.
• Abstract（参考訳）: 我々は共形予測に3つの貢献をする。 まず、古典的信頼集合によって提供される二項包含/排他的包含を超越して一般化する、ファジィ共形信頼集合を提案する。 我々はファジィ信頼集合をe値に接続し、この排除の程度が異なる信頼レベルでの排除と等価であることを示し、e値が共形予測にもたらすものを正確に把握する。 ファジィ信頼集合はより適切な誤差保証を持つ予測分布であることを示す。 第二に、最適共形信頼度集合は、特定の選択肢に対する最適試験問題として、信頼度集合の期待値の最小化を解釈することによって導出する。 私たちはこれを、従来の共形予測が最適であるという意味で正確に特徴付けるために使います。 第3に、信頼集合からファジィ信頼集合への後続のミニマックス決定による保証の継承を一般化する。 すべての結果は交換可能な共形設定を超えて任意のモデルに対する予測セットに一般化される。 特に、仮説に対する有効なテスト(e値)は、自動的に(ファジィ)予測信頼セットを定義する。

関連論文リスト

• Fundamental bounds on efficiency-confidence trade-off for transductive conformal prediction [20.813562569312186]
  トランスダクティブ手法における信頼性と効率の基本的なトレードオフを実証する。 非自明な信頼度は、不確実性のあるデータに対する予測セットサイズが指数関数的に増加することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-04T19:49:58Z)
• Conformal Prediction Sets with Improved Conditional Coverage using Trust Scores [52.92618442300405]
  有限サンプルにおいて、正確に分布のない条件付きカバレッジを達成することは不可能である。 本稿では,最も重要となる範囲を対象とするコンフォメーション予測アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T12:01:56Z)
• Provably Reliable Conformal Prediction Sets in the Presence of Data Poisoning [53.42244686183879]
  コンフォーマル予測は、モデルに依存しない、分布のない不確実性定量化を提供する。 しかし、敵が訓練データと校正データを操作した場合の毒殺攻撃では、共形予測は信頼性が低い。 信頼性予測セット (RPS): 汚染下での信頼性保証を証明可能な共形予測セットを構築するための最初の効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T15:37:11Z)
• Conformalizing Machine Translation Evaluation [9.89901717499058]
  近年,機械翻訳評価のための不確実性推定手法が提案されている。 モデルの不確実性を過小評価する傾向があり、結果として、基礎的な真実をカバーしない誤った信頼区間をしばしば生み出す。 本稿では,共形予測(conformal prediction)の代替として,理論的に確立されたカバレッジ保証付き信頼区間を求める分布自由化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T19:36:18Z)
• Human-Aligned Calibration for AI-Assisted Decision Making [19.767213234234855]
  信頼度値が、意思決定者の予測に対する信頼度に関して自然な整合性を満たすならば、常に最適な意思決定方針が存在することを示す。 意思決定者自身の予測に対する自信に対するマルチキャリブレーションは、アライメントに十分な条件であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T18:00:14Z)
• Private Prediction Sets [72.75711776601973]
  機械学習システムは、個人のプライバシーの確実な定量化と保護を必要とする。 これら2つのデシラタを共同で扱う枠組みを提案する。 本手法を大規模コンピュータビジョンデータセット上で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T18:59:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。