arXiv stat.ML· Laura L\"utzow, Simone Garatti, Marco C. Campi, Lars Lindemann, Matthias Althoff·· 6 天前AI 评分35
多变量保形预测（MCP）：利用多个校准变量优化预测集
Multi-Variable Conformal Prediction: Optimizing Prediction Sets using Multiple Calibration Variables
AI 导读
多变量保形预测（MCP）框架通过在单一优化问题中联合优化并校准多个预测集参数，消除了校准数据划分并保留有限样本覆盖保证。该框架基于情景理论，提出了泛化传统划分保形预测的 RemMCP，以及支持非凸问题的 RelMCP 两种变体。实验表明，两者均稳定达到目标覆盖率，校准方差更低，且在多数设定下生成的预测集尺寸更小或相当。
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