Inductive randomness predictors

要約

このペーパーでは、誘導性乱数予測因子を紹介し、誘導コンフォーマル予測因子のスーパーセットを形成します。
その焦点は、非常に単純な特別なケースであるバイナリ誘導ランダム性予測因子にあります。
バイナリ誘導性ランダム性予測因子が、誘導コンフォーマル予測因子よりも利点があることは興味深いことですが、深刻な不利な点もあります。
この利点により、統計的決定理論の意味では、非自明の帰納的コンフォーマル予測因子は容認できないという驚くべき結論に到達することができます。

要約(オリジナル)

This paper introduces inductive randomness predictors, which form a superset of inductive conformal predictors. Its focus is on a very simple special case, binary inductive randomness predictors. It is interesting that binary inductive randomness predictors have an advantage over inductive conformal predictors, although they also have a serious disadvantage. This advantage will allow us to reach the surprising conclusion that non-trivial inductive conformal predictors are inadmissible in the sense of statistical decision theory.

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