이 논문은 회귀 문제에서 발생하는 어려움을 해결하기 위해 회귀 문제를 분류 문제로 변환하고 분류 기반 컨포멀 예측 기법을 적용하는 방법을 제안한다.
회귀 문제에서 출력 분포가 이분산적, 다봉성 또는 비대칭적일 경우 기존 컨포멀 예측 기법의 성능이 저하될 수 있다. 이를 해결하기 위해 저자들은 회귀 문제를 분류 문제로 변환하고 분류 기반 컨포멀 예측 기법을 적용하는 방법을 제안한다.
구체적으로 다음과 같은 과정을 거친다:
저자들은 다양한 벤치마크 데이터셋에 대해 실험을 수행하였으며, 제안 방법이 기존 컨포멀 예측 기법에 비해 더 짧은 예측 구간을 생성할 수 있음을 보였다. 특히 이분산성, 다봉성 등 복잡한 출력 분포를 가진 데이터셋에서 제안 방법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
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by Etas... lúc arxiv.org 04-15-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.08168.pdfYêu cầu sâu hơn