共形预测(Conformal Prediction,CP)正是一种基于这一思路的预测方法。它利用历史数据,根据新的预测样本点在已知误差分布中的位置,为这个新预测给出一个范围估计,使其以期望的置信度(如95%)落入此范围内。值得注意的是,CP是一种与具体模型无关的元算法,可以应用于任何机器学习模型,从而将点估计扩展到概率预测区间。
共形预测的核心思想是将传统的点预测(即单个输出)扩展为集合预测,从而提供关于预测结果的置信区间。 以下是共形预测的基本原理和步骤: 1. 训练模型 首先,你需要一个已经训练好的机器学习模型,这个模型可以是任何类型的分类器或回归器。 2. 定义得分函数 共形预测需要定义一个得分函数(scoring function),该函数衡量...
关键指标是指在共形预测方法中用来衡量预测准确性和效果的指标。以下是几个常用的关键指标: 1.均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE):RMSE是常用的评估预测准确性的指标,它衡量实际观测值与预测值之间的差异程度。RMSE越小,表示预测结果越准确。 2.平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE):MAE也是一种常用的评估...
作者还将共形预测器(conformal predictors)的结果与底层机器学习模型的结果进行比较,结果表明,即使在高置信度水平下,也可以获得高度预测模型,从而产生非常有效的共形预测器。总而言之,本文结果突出了共形预测器的实用性,它是一种可靠地提供毒性预测的便捷方式,增加了对模型性能的统计保真以及与基础模型相比对少数类...
共形回归(Conformal Regression)是一种获得预测区间的有效方法,其构造过程可以概括为以下几个步骤: 计算误差分布 首先计算历史数据中每个样本点的预测误差,即预测值与真实值之间的绝对差值。然后将这些误差值从小到大排序。 确定误差临界值 在排序后的误差分布中,选取一个临界值,使得小于等于该临界值的误差所占比例等于...
共形回归(Conformal Regression)是一种获得预测区间的有效方法,其构造过程可以概括为以下几个步骤: 计算误差分布 首先计算历史数据中每个样本点的预测误差,即预测值与真实值之间的绝对差值。然后将这些误差值从小到大排序。 确定误差临界值 在排序后的误差分布中,选取一个临界值,使得小于等于该临界值的误差所占比例等于...
Pavel Loskot于2021年1月加入浙江大学-伊利诺伊大学香槟分校联合学院,并担任副教授,此前在英国斯旺西大学担任高级讲师长达14年。他获得了加拿大阿尔伯塔大学的无线通信博士学位,以及捷克布拉格捷克技术大学的无线电电子学硕士和生物医学电子学学士学位。在过去的25年里,
可靠的岩爆分类:一种新的共形预测方法 作者 Bemah Ibrahim, Isaac Ahenkorah 作者单位 University of South Australia, UniSA STEM, Australia 摘要 科学界已经认识到岩爆的严重性和采取有效缓解措施的必要性。以往的文献报道了机器学习(ML)...
毒性预测是一个预测置信度至关重要的领域,但大多数深度学习方法并不能准确量化预测的不确定性。贝叶斯神经网络等一些方法已被证明在毒性预测方面效果很好,但它们缺乏与共形预测相关的灵活性,在这种情况下,任何基础模型都可以转换为共形预测器。因此,深度学习和共形预测的结合是毒性预测的一个有吸引力的选择,并且可能有...
T P 3 0 9 共形预测框架下的高可靠入侵检测算法 金海波 ,赵欣越 (辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛 125105) 摘要:入侵检测算法广泛应用于网络安全领域,然而现有基于机器学习的入侵检测算法仅输出数据的预测结果 标签 ,缺少对预测结果置信值的评价机制 ,难以确保预测结果的可靠性.提出一种基于共形预测的高...