arXiv cs.LG· Lidor Rubi, Gilad Katz·· 2 小时前AI 评分36
选择性预测区间：联合学习预测、界定与弃权
Selective Prediction Intervals: Jointly Learning to Predict, Bound, and Abstain
AI 导读
研究团队提出回归框架 SelPI，在单一损失函数与显式接受率预算下联合训练点预测、区间预测及弃权头。针对区间宽度与区间失误呈负相关（AUROC 仅 0.38）而无法可靠指导弃权的问题，SelPI 采用双门控机制与 Fréchet 惩罚项进行耦合。在 18 个表格基准测试中，该方法表现均优于宽度阈值与深度集成，中位数缩小了 87% 与 oracle 选择器的差距。
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