Core Concepts
適合予測は、データに関する強力な統計的保証を提供する、分布に依存しない唯一の枠組みである。本論文では、この枠組みを詳細に分析し、回帰、条件付き有効性、クラスター化に基づく有効性の観点から研究を行う。
Abstract
本論文は、機械学習における不確実性定量化の研究に取り組んでいる。
第1章では、機械学習と不確実性の関係について概説し、本論文の構成と著者の研究の経緯を説明している。
第2章では、不確実性の表現方法や定量化の手法について詳しく述べ、特に適合予測の概念を導入している。適合予測は、分布に依存しない強力な統計的保証を提供する唯一の枠組みである。
第3章では、回帰問題における不確実性定量化手法を比較検討している。従来の手法と適合予測を組み合わせた手法の性能を実験的に評価している。
第4章では、データの不均一分散性に着目し、条件付き有効性を持つ適合予測手法の理論的な特性を分析している。正規分布の場合の特徴づけや、誤モデル化の影響についても考察している。
第5章では、マージナルな手法と条件付きの手法の中間的な枠組みとして、クラスター化に基づく適合予測を検討している。クラスター化によって、条件付き有効性と利用可能なデータ量のバランスを取ることができる。極端な分類問題やマルチターゲット予測への応用も示している。
Stats
適合予測は、データに関する強力な統計的保証を提供する唯一の枠組みである。
条件付き有効性を持つ適合予測手法の理論的特性を明らかにした。
クラスター化に基づく適合予測により、条件付き有効性と利用可能なデータ量のバランスを取ることができる。
Quotes
"適合予測は、分布に依存しない強力な統計的保証を提供する唯一の枠組みである。"
"条件付き有効性を持つ適合予測手法の理論的特性を明らかにした。"
"クラスター化に基づく適合予測により、条件付き有効性と利用可能なデータ量のバランスを取ることができる。"