Jun, 2020
无分布假设的二分类：预测集，置信区间和校准
Distribution-free binary classification: prediction sets, confidence intervals and calibration
Chirag Gupta, Aleksandr Podkopaev, Aaditya Ramdas
TL;DR研究数据无任何分布性假设条件下，针对二分类问题的不确定性量化中的三种方法 —— 标定、置信区间和预测集，建立了连接这三个概念的三角脚架，明确了使用基于评分函数的分类器才能进行无分布标定的必要条件。我们还推导了面向固定宽度和统一质量分组的二分类问题中的无分布概率分组方法的置信区间，这些区间可以导致无分布标定。此外，我们还推导了针对流数据和协变量转移的扩展。