Conformal Thresholded Intervals for Efficient Regression

要約

このペーパーでは、保証されたカバレッジで可能な限り最小の予測セットを生成することを目的とした新しい等角回帰手法である等角しきい値間隔 (CTI) を紹介します。
ネストされた等角フレームワークと完全な条件付き分布推定に依存する既存の手法とは異なり、CTI は、既製の多出力分位回帰を使用して、新しい応答が各分位間隔に該当するための条件付き確率密度を推定します。
CTI は、推定された確率密度に反比例する長さに基づいて、推定された条件付き分位間間隔をしきい値処理することにより、予測セットを構築します。
しきい値は、限界範囲を確保するためにキャリブレーション セットを使用して決定されます。
実験結果は、CTI がさまざまなデータセットにわたって最適なパフォーマンスを達成することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces Conformal Thresholded Intervals (CTI), a novel conformal regression method that aims to produce the smallest possible prediction set with guaranteed coverage. Unlike existing methods that rely on nested conformal framework and full conditional distribution estimation, CTI estimates the conditional probability density for a new response to fall into each interquantile interval using off-the-shelf multi-output quantile regression. CTI constructs prediction sets by thresholding the estimated conditional interquantile intervals based on their length, which is inversely proportional to the estimated probability density. The threshold is determined using a calibration set to ensure marginal coverage. Experimental results demonstrate that CTI achieves optimal performance across various datasets.

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