論文の概要: Weighted Conformal Prediction Provides Adaptive and Valid Mask-Conditional Coverage for General Missing Data Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14221v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 09:15:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.655309
• Title: Weighted Conformal Prediction Provides Adaptive and Valid Mask-Conditional Coverage for General Missing Data Mechanisms
• Title（参考訳）: 重み付きコンフォーマル予測は、一般的な欠落データ機構に対する適応的および妥当性の高いマスク・コンディショナル・カバーを提供する
• Authors: Jiarong Fan, Juhyun Park. Thi Phuong Thuy Vo, Nicolas Brunel,
• Abstract要約: Mask-Conditional Valid (MCV) CoverageはMarginal Coverageよりも望ましい資産として現れている。 本手法は,一般的な欠落したデータ機構に対して,保証されたMarginal CoverageとMask-Conditional Validityを提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30586855806896046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction (CP) offers a principled framework for uncertainty quantification, but it fails to guarantee coverage when faced with missing covariates. In addressing the heterogeneity induced by various missing patterns, Mask-Conditional Valid (MCV) Coverage has emerged as a more desirable property than Marginal Coverage. In this work, we adapt split CP to handle missing values by proposing a preimpute-mask-then-correct framework that can offer valid coverage. We show that our method provides guaranteed Marginal Coverage and Mask-Conditional Validity for general missing data mechanisms. A key component of our approach is a reweighted conformal prediction procedure that corrects the prediction sets after distributional imputation (multiple imputation) of the calibration dataset, making our method compatible with standard imputation pipelines. We derive two algorithms, and we show that they are approximately marginally valid and MCV. We evaluate them on synthetic and real-world datasets. It reduces significantly the width of prediction intervals w.r.t standard MCV methods, while maintaining the target guarantees.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)は不確実性定量化のための原則化された枠組みを提供するが、欠落した共変量に対してカバーを保証できない。 様々な欠落パターンによって引き起こされる異質性に対処するために、マスク・コンディション・バリデーション・カバー(MCV)は、Marginal Coverageよりも望ましい性質として現れた。 本研究では,有意なカバレッジを提供するプリインプット・マスク・then-correct frameworkを提案することで,欠落値を扱うために分割CPを適用する。 本手法は,一般的な欠落したデータ機構に対して,保証されたMarginal CoverageとMask-Conditional Validityを提供することを示す。 提案手法の主な構成要素は,キャリブレーションデータセットの分布計算(多重計算)後の予測セットを補正する重み付き共形予測法であり,本手法は標準計算パイプラインと互換性がある。 我々は2つのアルゴリズムを導出し、それらがほぼ正当であり、MCVであることを示す。 合成および実世界のデータセットで評価する。 目標保証を維持しながら、標準のMCV法で予測間隔の幅を大幅に削減する。

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