Core Concepts
回帰問題におけるConformal Predictionの課題を解決するため、回帰問題を分類問題に変換し、分類のためのConformal Predictionを利用する新しいアプローチを提案する。
Abstract
本論文では、回帰問題におけるConformal Predictionの課題を解決するため、新しいアプローチを提案している。
回帰問題におけるConformal Predictionの主な課題は、出力分布が異分散、多峰性、歪みを持つ場合に適切な適合性スコアを設計することが難しいことである。これらの課題に対処するため、本論文では回帰問題を分類問題に変換し、分類のためのConformal Predictionを利用するアプローチを提案する。
具体的には以下の手順を踏む:
- 出力空間を等間隔のビンに離散化し、各ビンを1つのクラスとして扱う
- 出力空間の順序性を保つため、真の出力値から離れたビンに低い確率を割り当てるような新しい損失関数を設計
- 過度の確信を防ぐためにエントロピー正則化を導入
- 学習した離散分布を線形補間して連続分布を得、これをConformal Predictionの適合性スコアとして利用
提案手法は、異分散、多峰性、両方の特徴を持つ合成データや実データでの実験で、他手法に比べて短い予測区間を生成できることを示している。
Stats
出力変数yの分散が入力xの絶対値に比例する異分散データでは、入力xの絶対値が大きくなるにつれて予測区間の長さが大きくなる
出力変数yが2つのピークを持つ多峰性データでは、提案手法は2つの離散ピークに対応した2つの予測区間を出力できる
Quotes
"回帰問題におけるConformal Predictionの主な課題は、出力分布が異分散、多峰性、歪みを持つ場合に適切な適合性スコアを設計することが難しいことである。"
"本論文では回帰問題を分類問題に変換し、分類のためのConformal Predictionを利用するアプローチを提案する。"