有条件有效的概率拟合预测

Jul, 2024

Conditionally valid Probabilistic Conformal Prediction

Vincent Plassier, Alexander Fishkov, Maxim Panov, Eric Moulines

TL;DR我们开发了一种新方法来创建预测集，它结合了符合性方法的灵活性和条件分布 P（Y | X）的估计。我们的方法扩展了现有方法，实现了条件覆盖，这对许多实际应用至关重要。我们提供了非渐近界限，明确依赖于对条件分布的可用估计的质量，使得我们的置信集在数据的局部结构上高度自适应，特别适用于高异方差情况。通过广泛的模拟，我们证明了我们的方法的有效性，显示其在条件覆盖和统计推断的可靠性方面优于现有方法，在各种应用中提高了统计推断的可靠性。

Abstract

We develop a new method for creating prediction sets that combines the flexibility of conformal methods with an estimate of the conditional distribution $P_{Y \mid X}$. Most existing methods, such as conformalize

prediction sets conformal methods conditional coverage conditional distribution statistical inference

发现论文，激发创造

基于保序化的分位数回归

本文介绍了一种新的预测方法，将 Conformal prediction 和经典的 quantile regression 相结合，使其完全适应异方差性，并且能够在不做分布假设的情况下，建立具有有效覆盖率的预测区间，相比其他 conformal 方法，本文提出的方法具有更高的效率和更短的预测区间。

May, 2019

使用条件直方图的等形预测

本文开发了一种符合性方法，用于计算自适应于倾斜数据的非参数回归预测区间，利用黑盒机器学习算法用直方图估计结果的条件分布，将它们转化为具有近似条件覆盖的最短预测区间，数值实验表明，与最先进的相关方法相比，这些结果在有限样本情况下可以得到较好的表现，并且如果黑盒模型一致，则渐近达到条件覆盖和最优长度。

May, 2021

分布式适应性预测

本研究提出了一种基于条件分布模型（如分位数和分布回归）构建有条件有效的预测区间的健壮方法，可以应用于横截面预测、k 步预测、合成控制和反事实预测、个体治疗效果预测等重要预测问题。

Sep, 2019

利用特权信息的健壮合拢预测

我们开发了一种方法，用于生成预测集，其覆盖率在训练数据中存在缺失或噪声变量等损坏情况下是健壮的。我们的方法基于符合性预测，这是一种强大的框架，用于构建在独立同分布假设下有效的预测集。重要的是，简单地应用符合性预测在这种情况下不能提供可靠的预测，因为由损坏引起的分布偏移。为了考虑到分布偏移，我们假设可以访问特权信息（PI）。特权信息被形式化为解释分布偏移的附加特征，然而，它们仅在训练期间可用，在测试时不可用。我们通过引入一种新的加权符合性预测的广义方法来解决这个问题，并支持我们的方法具有理论上的覆盖率保证。在真实数据集和合成数据集上的实证实验表明，我们的方法实现了有效的覆盖率，并构建了比现有方法更具信息性的预测，这些方法不受理论保证支持。

Jun, 2024

稳定的共形预测集

本论文将 CP 技术与经典算法稳定性界限相结合，提出了一种置信区间集合，可用单一模型拟合计算，并证明了该方法能够保证精度，避免了数据分割的需求，成功解决了传统方法无法处理连续未知变量 y_n+1 的瓶颈问题。

Dec, 2021

学习特征的符合预测

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。

Apr, 2024

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

缺失值下的符合预测

本文研究缺失值为特征的预测问题，提出了基于缺失数据增广的广义预测方法，可以有效地提高预测效果和抵抗缺失值的影响。

Jun, 2023

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

数据异质性下的高效符合性预测

一种对数据不可交换性建立了有效的置信区间的新方法，并在联邦学习中的数据异质性下构建了个性化预测集合，通过实验验证了该方法的有效性。

Dec, 2023