온라인 적응적 선별 예측 모델의 실시간 오류율 제어를 위한 일반적인 알고리즘

Kernkonzepte

온라인 선별 예측 문제에서 실시간 오류율을 정확하게 제어하기 위한 일반적인 프레임워크인 CAS(Calibration after Adaptive Selection) 알고리즘을 제안한다. CAS는 선별 조건을 고려하여 선별 후 예측 구간을 구성하며, 분포에 대한 가정 없이 정확한 선별 조건부 보장과 실시간 오류율 제어를 달성할 수 있다.

Zusammenfassung

이 논문은 온라인 선별 예측 문제에서 실시간 오류율을 정확하게 제어하기 위한 일반적인 프레임워크인 CAS(Calibration after Adaptive Selection) 알고리즘을 제안한다.

주요 내용은 다음과 같다:

1. 의사결정 기반 선별 규칙과 대칭 임계값 기반 선별 규칙에 대해 CAS 알고리즘을 적용하여 선별 조건부 보장과 실시간 오류율 제어를 달성한다.

2. 의사결정 기반 선별 규칙의 경우, CAS가 목표 오류율 수준 이하로 실시간 오류율을 정확하게 제어할 수 있음을 보인다. 대칭 임계값 기반 선별 규칙의 경우, 약한 분포 가정 하에서 실시간 오류율 제어 오차 한계를 제공한다.

3. 온라인 데이터의 분포 변화에 대응하기 위해, CAS를 동적 적응 컨포멀 예측 방법에 통합하여 장기적인 오류율 제어를 달성한다.

4. 실험 결과를 통해 CAS가 다른 기존 방법들에 비해 오류율 제어 정확성과 예측 구간 크기 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인한다.

Statistiken

온라인 선별 예측 문제에서 실시간 오류율 FCR(T)은 다음과 같이 정의된다:
FCR(T) = E[FCP(T)],
FCP(T) = ∑T
t=0 St · 1{Yt ∉ It(Xt)} / (1 ∨ ∑T
t=0 St)

CAS 알고리즘은 선별 조건부 보장 P{Yt ∈ It(Xt) | St = 1} ≥ 1 - α을 만족한다.

Zitate

"온라인 선별 예측 문제에서 실시간 오류율을 정확하게 제어하기 위한 일반적인 프레임워크인 CAS(Calibration after Adaptive Selection) 알고리즘을 제안한다."
"CAS는 선별 조건을 고려하여 선별 후 예측 구간을 구성하며, 분포에 대한 가정 없이 정확한 선별 조건부 보장과 실시간 오류율 제어를 달성할 수 있다."

Wichtige Erkenntnisse aus

CAS

by Yajie Bao,Yu... um arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07728.pdf

Tiefere Fragen

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