本論文では、共変量シフトの下でも有効なコンフォーマル予測システム(CPS)を提案している。
CPSは、予測分布を構築する柔軟なフレームワークであり、校正された推論と有意義な意思決定を可能にする。しかし、その適用範囲は独立同一分布(IID)モデルの仮定に限られていた。
本研究では、共変量シフトのシナリオにCPSを拡張するため、訓練データと検証データの共変量分布の尤度比を利用した重み付きCPS(WCPS)を提案した。この拡張により、共変量シフトに対処できる非パラメトリック予測分布を構築することができる。
理論的な根拠と、WCPSの有効性と効率性に関する推測を示し、合成データと実データでの経験的評価によってその有用性を実証した。シミュレーション実験の結果、WCPSは共変量シフトの下でも確率的に校正されていることが示された。
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by Jef Jonkers,... о arxiv.org 04-24-2024
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