論文の概要: Efficient Conformal Prediction for Regression Models under Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15120v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 16:27:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.328087
• Title: Efficient Conformal Prediction for Regression Models under Label Noise
• Title（参考訳）: ラベル雑音下での回帰モデルの効率的な等角予測
• Authors: Yahav Cohen, Jacob Goldberger, Tom Tirer,
• Abstract要約: 医用画像などの高精細なシナリオでは、信頼性のある信頼区間を持つ回帰モデルの予測を行うことが重要である。 近年、コンフォーマル予測は、予め特定された確率を持つ真のラベルを含む間隔を生成する強力な統計フレームワークとして出現している。 本稿では,キャリブレーションセットがノイズラベルを含む場合,回帰モデルにCPを適用するという問題に対処する。 回帰問題の連続的な性質から生じる課題を克服する実践的なアルゴリズムに転換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.243279443972522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In high-stakes scenarios, such as medical imaging applications, it is critical to equip the predictions of a regression model with reliable confidence intervals. Recently, Conformal Prediction (CP) has emerged as a powerful statistical framework that, based on a labeled calibration set, generates intervals that include the true labels with a pre-specified probability. In this paper, we address the problem of applying CP for regression models when the calibration set contains noisy labels. We begin by establishing a mathematically grounded procedure for estimating the noise-free CP threshold. Then, we turn it into a practical algorithm that overcomes the challenges arising from the continuous nature of the regression problem. We evaluate the proposed method on two medical imaging regression datasets with Gaussian label noise. Our method significantly outperforms the existing alternative, achieving performance close to the clean-label setting.
• Abstract（参考訳）: 医用画像などの高精細なシナリオでは、信頼性のある信頼区間を持つ回帰モデルの予測を行うことが重要である。 近年、CP(Conformal Prediction)は、ラベル付きキャリブレーションセットに基づいて、予め特定された確率を持つ真のラベルを含む間隔を生成する強力な統計フレームワークとして出現している。 本稿では,キャリブレーションセットがノイズラベルを含む場合,回帰モデルにCPを適用するという問題に対処する。 我々はまず,雑音のないCP閾値を推定するための数学的根拠の確立から始める。 そして、回帰問題の連続的な性質から生じる課題を克服する実践的なアルゴリズムに変換する。 ガウスラベルノイズを用いた2つの医用画像回帰データセットについて,提案手法の評価を行った。 提案手法は既存の方法よりも優れ,クリーンラベル設定に近い性能を実現している。

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