Jan, 2014

最近邻回归符合性预测

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TL;DR本文探讨了如何将 Conformal Prediction 应用于 k - 最近邻回归算法，提出了对于回归算法中所使用的非一致性度量进行扩展的方式，并定义了 6 种基于 k-NNR 算法的新型非一致性度量，得出相比典型回归度量相比，在预测区域密集程度方面突破性的改进。
conformal predictionk-nearest neighbours regressionnonconformity measurepredictive regionsmachine learning
发现论文，激发创造
  • 通过邻域符合预测改进深度分类器的不确定性量化：新算法和理论分析

    本研究提出了一种名为邻域适应序列预测（NCP）的新算法，通过利用神经网络的学习表示来识别给定测试输入的 k 个最近邻校准样例，并根据它们的距离分配重要性权重，创建自适应预测集，从而提高使用 CP 进行深度分类器的不确定性量化的效率。

    Mar, 2023

  • 符合性预测教程

    该论文介绍了通过使用过去的经验来确定新预测的置信水平的改造预测方法，该方法可以应用于任何生成标签预测的方法，并且包括一些数值示例。

    Jun, 2007

  • 惩罚式逆概率度量在符合性分类中的应用

    通过引入 Penalized Inverse Probability (PIP) 和其正则化版本 RePIP 的非共形评分方式，该研究提出了一种可以同时优化效率和信息性的算法，通过农业机器人中作物和杂草图像分类任务的玩具示例和实证结果，展示了 PIP-based 共形分类器与其他非共形评分方式相比所表现出的预期行为，并在信息性和效率之间找到了良好的平衡。

    Jun, 2024

  • 基于局部加权合拢预测的自动估值模型中的不确定性量化

    非参数机器学习模型与符合预测是房地产市场数据中准确预测房屋价格的方法，但由于地理空间上的依赖，直接应用符合预测在不同地理区域的置信区间不完全校准。本研究调查了各种方法来调整符合预测的置信区间以解决此问题，并在挪威奥斯陆房地产市场数据集上验证其性能。研究结果表明，在非一致性分数的 extit {局部加权} 版本上校准置信区间可以在不同地理区域中一致地进行校准。我们还在合成生成的销售价格上进行了模拟研究，从而在已知数据生成机制的理想条件下实证探索符合预测在房地产市场数据上的性能。

    Dec, 2023

  • 基于回归与分类的一致性预测

    将回归转化为分类问题，并使用分类的合作预测，以获取回归的合作预测集。

    Apr, 2024

  • 一种对标签噪声具有鲁棒性的一致性预测得分

    通过在设定的概率内构建小的预测集合，拟合预测集合可量化网络不确定性。本研究针对带有噪声标签的校准问题，引入了一种对标签噪声具有鲁棒性的拟合得分。通过使用带有噪声标签的数据和噪声水平估算出无噪声的拟合得分，并在测试阶段使用该得分形成预测集合。我们将该算法应用于几个标准医学图像分类数据集，发现我们的方法在预测集合的平均大小方面明显优于当前方法，同时保持所需的覆盖率。

    May, 2024

  • 利用 E - 检验统计量增强符合性预测

    使用 e 检验统计量引入 BB 预测器来增强符合性预测的效果，从而生成可靠的预测区间。

    Mar, 2024

  • 基于回归神经网络的可靠预测区间

    该论文采用一种名为 Conformal Prediction (CP) 的新型机器学习框架，基于独立同分布的数据，提出了一种扩展传统回归神经网络的方法，将点预测转化为满足所需置信水平的预测区间。作者在四个基准数据集和预测电离层连接中的重要参数之一 —— 总电子含量 (TEC) 的预测问题上进行了实证评估，结果表明该方法产生的预测区间在实践中既具有良好的校准性又足够紧凑。

    Dec, 2023

  • 非可交换的最近邻一致性语言生成

    通过利用最近对非交换式依从预测的研究结果，我们提出了一种新的统一预测框架的扩展，名为非交换式依从核心采样，用于基于最近邻的生成。我们的方法可以后处理任意模型，提供具有统计保证的标记级预测集，并且在机器翻译和语言建模实验中展示了令人鼓舞的生成质量结果。通过产生更紧的预测集并实现良好覆盖率，我们从理论上给出了一种更有原则性的具有依从保证的抽样方法。

    Feb, 2024

  • 电力市场中光伏发电的随机决策的一致性预测

    该论文研究了使用符合性预测（CP）这种新兴的概率预测方法对光伏发电功率进行次日预测，以提高其参与电力市场的效果。研究结果表明，将 CP 与最近邻和 / 或 Mondrian binning 相结合优于线性分位数回归器，将 CP 与特定的竞标策略相结合，可以在最小化能量不平衡的同时获得高利润。

    Mar, 2024