核心概念
本稿では、グラフ分類、特にテンソル化グラフニューラルネットワーク(TGNN)におけるROC曲線の不確実性定量化手法として、条件付き予測ROC(CP-ROC)バンドを提案する。これは、共変量シフトに対してロバストな信頼区間を提供し、グラフデータにおける予測の信頼性を向上させる。
要約
グラフ分類における条件付き予測ROCバンド:テンソル化グラフニューラルネットワークへの適用
Wu, Y., Yang, B., Chen, E., Chen, Y., & Zheng, Z. (2024). Conditional Prediction ROC Bands for Graph Classification. arXiv preprint arXiv:2410.15239.
本研究は、グラフ分類、特に医療画像解析や創薬といった高精度な予測と不確実性定量化(UQ)が不可欠な分野において、ROC曲線の信頼区間を提供する新しい方法を提案することを目的とする。