本地化拟合预测：一种基于推理的拟合预测通用框架

Jun, 2021

本地化拟合预测：一种基于推理的拟合预测通用框架

Localized Conformal Prediction: A Generalized Inference Framework for Conformal Prediction

Leying Guan

TL;DR本文提出一种名为局部合规预测的新的推理框架，它通过提供围绕测试样本的局部区域的自适应构建的单次测试样本，以及与不同合规得分结构相结合，来推广合规预测的框架。该框架享有无假设的有限样本边际覆盖保证，并在适当的假设条件下提供额外的局部覆盖保证。我们展示了如何使用多个合规分数从合规预测变为局部合规预测，并通过数值实例说明了潜在的收益。

Abstract

We propose a new inference framework called localized conformal prediction. It generalizes the framework of conformal prediction by offering a single-test-sample adaptive construction that emphasizes a local region around this test sample, and can be combined with different conformal s

localized conformal prediction conformal score constructions finite sample marginal coverage guarantee local coverage guarantees numerical examples

发现论文，激发创造

带区间估计的一致预测

提出了一种名为局部一致性预测的新方法，它可以仅使用新测试样本周围的局部区域来构建置信区间，旨在将数据互换性打破为测试样本赋予特殊角色的情况下，推广了一致性预测方法，并证明了其假设无关与有限样本覆盖保证，并在模拟中比较了局部一致性预测和一致性预测的行为。

Aug, 2019

符合性预测：理论和新挑战的统一综述

本文综述了关于符合预测的基本思想和新发展 —— 一种革新的无分布、非参数预测方法，基于最少的假设，能够以一种非常简单的方式得出在统计意义上的预测集，本文详细讨论了符合预测的理论基础，然后列举了原始思想的更高级的发展和适应方法。

May, 2020

基于特征一致性预测的预测推断

本文提出了基于特征空间的符合性预测方法，利用深度学习的归纳偏差将该方法扩展到语义特征空间，从理论上证明其在温和假设下优于传统方法，并且结合不仅限于普通的符合性预测算法，还可以与其他自适应符合性预测方法结合，从现有的预测推断 benchmark 以及 ImageNet 分类和 Cityscapes 图像分割等大规模任务的实验中证明了该方法的最佳性能。

Oct, 2022

有限样本高效的符合预测

本文研究了如何给定一个机器学习算法家族获得最小的符合性预测区域，提供了两种通用选择算法，考虑到预测区域的覆盖率和宽度特性。

Apr, 2021

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

共形在线模型聚合

这篇论文介绍了一种在在线环境中通过投票将多个算法的预测集合结合起来的方法，从而解决了在 conformal prediction 中的模型选择和 / 或聚合问题。

Mar, 2024

辅助任务下的 Few-shot Conformal Prediction

本文提出了一种基于元学习范式的公式化算法，用于在训练数据有限的情况下进行一致性预测，能够在保持理想边际效应的同时，大幅缩小预测集，该算法具有通用性，适用于自然语言处理、计算机视觉和药物发现等多个领域的少样本分类和回归任务。

Feb, 2021

带有许多类别的类条件拟合预测

本文提出了一种称为聚类置信预测的方法，该方法通过聚类类，将具有 “相似” 信心得分的类聚合在一起，然后在聚类水平上执行置信预测，进行分类问题中的更强的置信度验证，应用于多分类图像数据集中表现更加优秀。

Jun, 2023

通过增强的符合预测方法验证大型语言模型的有效性

我们开发了新的一致推断方法，用于获取大型语言模型 (LLMs) 输出的有效性保证。我们通过过滤控制函数的评估结果来确定出 LLM 响应中满足高概率正确性保证的文本子集。我们的方法解决了现有方法存在的两个问题，首先，所述保证并非条件有效；其次，因为评分函数不完善，过滤步骤可能会删除许多有价值和准确的声明，我们通过两种新的一致方法解决了这两个挑战。

Jun, 2024

共形语言建模

该研究介绍了一种新的适用于生成式语言模型的公差预测方法，它不仅能够精确地预测结果，还具有统计学的可靠性。研究者们通过校准样本输出和严格限制机制来实现这种方法。

Jun, 2023