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CAS：一种具有 FCR 控制的在线选择性符合预测的通用算法
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文研究了在线不确定性量化，提出了一种自适应后悔最小化算法，扩展了其在时间序列预测和图像分类等任务中的应用。新方法通过交叉验证和基于Transformer的KNN近似，提高了预测的准确性和效率，有效应对数据变化带来的挑战，展示了在多个领域的应用优势。
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关键要点
- 研究在线不确定性量化问题，提出自适应后悔最小化算法用于在线共形预测。
- 该方法实现了近似最优的自适应后悔和适当的预测覆盖，具有明显的优势。
- 扩展了符合预测的范畴，控制任何单调损失函数的期望值，并提出符合风险控制过程。
- 基于交叉验证的新型决策风险控制方法确保预测器的校准性，减少数据集分割限制。
- 通过基于Transformer的KNN近似和Inductive Venn预测器实现不确定性的量化和模型预测集的标记。
- 提出局部合规预测的推理框架，提供有限样本边际覆盖保证和额外的局部覆盖保证。
- 自适应符合推断方法结合预测集和符合推断，解决数据变化扰动的问题。
- 在线可信预测方法使用衰减的步长，显著改进覆盖率的实际属性。
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延伸问答
自适应后悔最小化算法的主要应用领域是什么？
该算法主要应用于时间序列预测和图像分类等任务。
新型决策风险控制方法如何提高预测器的校准性？
新型决策风险控制方法通过交叉验证确保从点预测器中提取的预测器的校准性，减少数据集分割限制。
如何通过基于Transformer的KNN近似实现不确定性量化？
通过构建数据驱动的分区，并利用Inductive Venn预测器进行校准，从而实现对不确定性的量化。
局部合规预测的推理框架有什么优势？
局部合规预测框架提供有限样本边际覆盖保证和额外的局部覆盖保证，适用于不同合规得分结构。
自适应符合推断方法如何应对数据变化？
该方法结合预测集和符合推断，能够在黑箱模型中实现长时间内预期的覆盖概率，从而解决数据变化扰动的问题。
在线可信预测方法的创新之处是什么？
该方法使用衰减的步长，能够同时估计总体分位数，并在分布稳定时显著改进覆盖率。
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