論文の概要: On some practical challenges of conformal prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10324v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 19:36:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.888927
• Title: On some practical challenges of conformal prediction
• Title（参考訳）: 共形予測の実践的課題について
• Authors: Liang Hong, Noura Raydan Nasreddine,
• Abstract要約: コンフォーマル予測(Conformal prediction)は、予測領域を作成するためのモデルのない機械学習手法である。 本稿は、非整合測度の単調性、可塑性関数の単調性、および共形予測領域の正確な決定に関する新たな知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.514573274011146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction is a model-free machine learning method for creating prediction regions with a guaranteed coverage probability level. However, a data scientist often faces three challenges in practice: (i) the determination of a conformal prediction region is only approximate, jeopardizing the finite-sample validity of prediction, (ii) the computation required could be prohibitively expensive, and (iii) the shape of a conformal prediction region is hard to control. This article offers new insights into the relationship among the monotonicity of the non-conformity measure, the monotonicity of the plausibility function, and the exact determination of a conformal prediction region. Based on these new insights, we propose a simple strategy to alleviate the three challenges simultaneously.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(Conformal prediction)は、予測領域を作成するためのモデルのない機械学習手法である。 しかし、データサイエンティストは実際には3つの課題に直面します。 一 等角予測領域の決定は、予測の有限サンプルの妥当性を損なうことのみである。 (二)必要な計算は違法に高価になり得ること、 三 共形予測領域の形状を制御しにくいこと。 本稿は、非整合測度の単調性、可塑性関数の単調性、および共形予測領域の正確な決定に関する新たな知見を提供する。 これらの新たな知見に基づき,3つの課題を同時に緩和するための簡単な戦略を提案する。

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