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Apr, 2024
学习特征的符合预测
Conformal Prediction with Learned Features
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Shayan Kiyani, George Pappas, Hamed Hassani
TL;DR
本文关注条件保证的合拟合预测问题,并提出了采用从校准数据中学习的不确定性引导特征来改进预测集的条件有效性的分区学习合拟合预测(PLCP)框架。我们在理论上分析了PLCP,并对无限和有限样本大小提供了条件保证。最后,我们在四个真实世界和人工合成数据集上的实验证明了PLCP在分类和回归场景中相对于最先进方法在覆盖率和长度方面的卓越表现。
Abstract
In this paper, we focus on the problem of
conformal prediction
with
conditional guarantees
. Prior work has shown that it is impossible to construct nontrivial prediction sets with full conditional coverage guaran
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