論文の概要: Aggregation in conformal e-classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07963v1
• Date: Fri, 08 May 2026 16:26:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:39.20014
• Title: Aggregation in conformal e-classification
• Title（参考訳）: 共形e-クラス化における集合
• Authors: Vladimir Vovk,
• Abstract要約: クロスコンフォーマル e-prediction は、コンフォーマル e-predictor を集約する既存の方法である。 本稿では,共形電子予測器を集約する既存の手法であるクロスコンフォーマルな電子予測法について実験的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aggregating conformal predictors is a standard way of balancing their predictive and computational efficiency while retaining their validity, at least approximately. An important advantage of conformal e-predictors is that they are easier to aggregate without sacrificing their validity. This paper studies experimentally cross-conformal e-prediction, which is an existing method of aggregating conformal e-predictors, and its modifications that are conceptually simpler and more flexible.
• Abstract（参考訳）: アグリゲーション・アグリゲーション・アグリゲーション・アグリゲーション・アグリゲーション・アグリゲーションは、予測効率と計算効率のバランスをとる標準的な方法である。 共形予測器の重要な利点は、それらの妥当性を犠牲にすることなく集約しやすくなることである。 本稿では,共形電子予測器を集約する既存の手法であるクロスコンフォーマルな電子予測法と,概念上よりシンプルで柔軟な修正法について検討する。

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