AI用語集
人工知能の完全辞典
コンフォーマル予測
統計学的枠組みであり、最小限の仮定の下で有効なカバレッジ保証を持つ予測集合を生成し、点予測を信頼区間に変換します。
スプリット・コンフォーマル予測
コンフォーマル予測の変種であり、データを訓練セットとキャリブレーションセットに分割し、予測集合の有効性に必要な独立性を保証します。
コンフォーマライズド分位回帰
分位回帰とコンフォーマル予測を組み合わせ、回帰においてカバレッジ保証付きの予測バンドを構築する手法です。
コンフォーマライズドリスク制御
コンフォーマル予測の拡張版であり、多重変数選択問題においてFWER（ファミリーワイズエラーレート）を制御します。
適応的コンフォーマル予測
予測集合のサイズを最適化するため、データの特性に応じて適合度レベルを動的に調整するアプローチです。
コンフォーマル予測集合
コンフォーマル予測によって生成される可能なラベルの集合であり、真のラベルを1-αの保証された確率で含みます。
カバレッジ保証
予測集合が真の値を少なくとも公称信頼水準以上の確率で含むことを保証する数学的特性です。
適合度スコア
新しい観測値が訓練データにどの程度適合しているかを測定する関数であり、予測集合を決定する上で基本的な役割を果たします。
p値適合
適合スコアから計算されたp値で、予測セットに各可能なラベルが含まれるかを評価する。
モンドリアン適合予測
特徴空間の分割を使用して条件付きカバレッジ保証を取得する適合予測の拡張。
ヴェンナーバース予測器
頻度主義的な有効性保証を持つキャリブレーションされた確率を生成する二値分類のための適合予測法。
適合化残差ネットワーク
定量化された不確実性を持つ予測を生成するために適合予測メカニズムを統合したニューラルネットワークアーキテクチャ。
帰納的適合予測
較正セットとは別の訓練セットで事前学習したモデルを使用する適合予測の変種。
推移的適合予測
各新しい観測を較正プロセスに含めてモデルを再学習する適合予測の元のアプローチ。
適合キャリブレーション
予測された確率が観測された経験的頻度と一致するように予測を調整するプロセス。
ジャックナイフ適合予測
データの明示的な分割なしに適合スコアを推定するためにジャックナイフ手法を使用する適合予測法。
適合化特徴量選択
適合予測を変数選択に適用し、統計的保証付きで偽発見率を制御する方法。
局所的適合予測
点の密度と予測の難易度に応じて、局所的に予測集合を調整する適応的アプローチ。