論文の概要: Transforming Conditional Density Estimation Into a Single Nonparametric Regression Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18530v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 16:50:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.883154
• Title: Transforming Conditional Density Estimation Into a Single Nonparametric Regression Task
• Title（参考訳）: 1つの非パラメトリック回帰タスクへの条件密度推定
• Authors: Alexander G. Reisach, Olivier Collier, Alex Luedtke, Antoine Chambaz,
• Abstract要約: 本研究では, 条件密度推定の問題を, 補助サンプルの導入により, 単一の非パラメトリック回帰タスクに変換する。 我々はこのアプローチを実装する方法であるcondensitéを開発する。 大規模な人口調査データセットと衛星画像データセットを用いて,本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.066457491320115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a way of transforming the problem of conditional density estimation into a single nonparametric regression task via the introduction of auxiliary samples. This allows leveraging regression methods that work well in high dimensions, such as neural networks and decision trees. Our main theoretical result characterizes and establishes the convergence of our estimator to the true conditional density in the data limit. We develop condensité, a method that implements this approach. We demonstrate the benefit of the auxiliary samples on synthetic data and showcase that condensité can achieve good out-of-the-box results. We evaluate our method on a large population survey dataset and on a satellite imaging dataset. In both cases, we find that condensité matches or outperforms the state of the art and yields conditional densities in line with established findings in the literature on each dataset. Our contribution opens up new possibilities for regression-based conditional density estimation and the empirical results indicate strong promise for applied research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 条件密度推定の問題を, 補助サンプルの導入による1つの非パラメトリック回帰タスクに変換する方法を提案する。 これにより、ニューラルネットワークや決定木といった高次元でうまく機能する回帰手法を活用することができる。 我々の理論結果は、データ限界における真の条件密度への推定器の収束を特徴づけ、確立する。 我々はこのアプローチを実装する方法であるcondensitéを開発する。 本研究では, 合成データに対する補助試料の有用性を実証し, コンデンシテが優れたアウト・オブ・ザ・ボックス結果が得られることを示した。 大規模な人口調査データセットと衛星画像データセットを用いて,本手法の評価を行った。 いずれの場合も、コンデンシテは最先端の手法と一致し、各データセットの文献で確立された結果と一致した条件密度が得られる。 我々の貢献は回帰に基づく条件密度推定の新しい可能性を開き、実験結果から応用研究への強い期待が示される。

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