論文の概要: Co-optimization for Adaptive Conformal Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01719v1
- Date: Mon, 02 Mar 2026 10:43:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.823903
- Title: Co-optimization for Adaptive Conformal Prediction
- Title（参考訳）: 適応的等角予測のための共最適化
- Authors: Xiaoyi Su, Zhixin Zhou, Rui Luo,
- Abstract要約: 中心$m(x)$と半径$h(x)$を共同最適化することにより予測間隔を学習するフレームワークを提案する。
合成および実ベンチマークの実験は、CoCPが一貫して短い間隔で生成し、最先端の条件付きカバレッジ診断を実現することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.881784717196675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conformal prediction (CP) provides finite-sample, distribution-free marginal coverage, but standard conformal regression intervals can be inefficient under heteroscedasticity and skewness. In particular, popular constructions such as conformalized quantile regression (CQR) often inherit a fixed notion of center and enforce equal-tailed errors, which can displace the interval away from high-density regions and produce unnecessarily wide sets. We propose Co-optimization for Adaptive Conformal Prediction (CoCP), a framework that learns prediction intervals by jointly optimizing a center $m(x)$ and a radius $h(x)$.CoCP alternates between (i) learning $h(x)$ via quantile regression on the folded absolute residual around the current center, and (ii) refining $m(x)$ with a differentiable soft-coverage objective whose gradients concentrate near the current boundaries, effectively correcting mis-centering without estimating the full conditional density. Finite-sample marginal validity is guaranteed by split-conformal calibration with a normalized nonconformity score. Theory characterizes the population fixed point of the soft objective and shows that, under standard regularity conditions, CoCP asymptotically approaches the length-minimizing conditional interval at the target coverage level as the estimation error and smoothing vanish. Experiments on synthetic and real benchmarks demonstrate that CoCP yields consistently shorter intervals and achieves state-of-the-art conditional-coverage diagnostics.
- Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測 (CP) は有限サンプルで分布自由な辺縁被覆を与えるが、標準共形回帰間隔は非効率である。
特に、共形量子回帰(CQR)のような一般的な構成は、しばしば中心の固定された概念を継承し、等尾誤差を強制する。
本稿では,適応等角予測(CoCP)の共最適化を提案する。これは中央$m(x)$と半径$h(x)$を共同最適化することで,予測間隔を学習するフレームワークである。
CoCP は、(i) 学習 $h(x)$ を、(i) 学習 $h(x)$ と、(ii) 修正 $m(x)$ と、(ii) 現在の境界付近に勾配が集中する微分可能なソフト被覆目的物とを交互に交換し、完全な条件密度を推定することなく、効果的に誤中心を補正する。
有限サンプル限界有効性は、正規化された非整合点を持つ分割整合校正によって保証される。
理論はソフトオブジェクトの個体群固定点を特徴付け、標準正規性条件下では、CoCPは目標カバレッジレベルでの最小条件区間を推定誤差として漸近的にアプローチし、滑らかに消えることを示す。
合成および実ベンチマークの実験は、CoCPが一貫して短い間隔で生成し、最先端の条件付きカバレッジ診断を実現することを示した。
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