論文の概要: Weight Clipping for Robust Conformal Inference under Unbounded Covariate Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02072v1
• Date: Sun, 03 May 2026 22:01:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.068502
• Title: Weight Clipping for Robust Conformal Inference under Unbounded Covariate Shifts
• Title（参考訳）: 非有界共変量シフト下でのロバストな等角的推論のためのウェイトクリッピング
• Authors: James Wang, Surbhi Goel,
• Abstract要約: 密度比推定のための最小二乗重み付け法としてクリッピング最小二乗重み付けを導入する。 WCPに接続すると,CLISFを用いて学習した密度比が,予測される潜伏量に制限があることが判明した。 我々は、共形推論におけるウェイトクリッピングに関する最初の理論的保証を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.253156035425057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction (CP) provides powerful, distribution-free prediction sets, but its guarantees rely on the exchangeability of training and test data, which is often violated in practice due to covariate shifts. While weighted conformal prediction (WCP) is designed to handle such shifts, it can suffer from significant undercoverage when the density ratio between the distributions is unbounded and/or must be learned. This is because of both overfitting in learning the density ratio, and high variance in estimating the nonconformity score threshold. To address this, we introduce clipped least-squares importance fitting (CLISF) as a reduced-variance method for density ratio estimation. Specifically, we show that density ratios learned using CLISF, when plugged into WCP, have bounded expected undercoverage. Furthermore, we show that the undercoverage can be corrected by running WCP with a slightly inflated coverage target; crucially, we are able to estimate the required level of inflation from the data. We provide the first theoretical guarantees for weight clipping in conformal inference, achieving dataset-conditional coverage with a sample complexity that does not blow up with the higher moments of the true density ratio -- a key limitation of prior work. We verify our results on real-world benchmarks and synthetic data.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)は、強力で分布のない予測セットを提供するが、その保証は訓練データとテストデータの交換可能性に依存しており、これは共変量シフトによって実際に違反されることが多い。 重み付き共形予測(WCP)はそのようなシフトに対処するために設計されているが、分布間の密度比が非有界である場合や、学習しなければならない場合、重大な潜伏に悩まされる可能性がある。 これは、密度比の学習における過度な適合と、非整合スコア閾値の推定における高いばらつきの両方が原因である。 そこで本研究では, 密度比推定法として, クリッピング最小二乗重み付け (CLISF) を導入する。 具体的には, WCPに接続したCLISFを用いて学習した密度比が, 期待される潜伏範囲を限定していることを示す。 さらに,WCPをわずかに膨らませた範囲で実行することで,データから必要なインフレーションレベルを推定できることを示す。 また,本論文では, 従来の作業の限界である真の密度比の高次モーメントを伴わないような, サンプルの複雑度で, データセット条件のカバレッジを実現することにより, 共形推論におけるウェイトクリッピングに関する最初の理論的保証を提供する。 実世界のベンチマークと合成データで結果を検証する。

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