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予測の不確実性を定量化できるConformal Predictionをサクッと解説する - Timee Product Team Blog
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予測の不確実性を定量化できるConformal Predictionをサクッと解説する - Timee Product Team Blog
こんにちは、タイミーでデータサイエンティストとして働いている小栗です。 今回は、機械学習モデルの予... こんにちは、タイミーでデータサイエンティストとして働いている小栗です。 今回は、機械学習モデルの予測の不確実性を定量化する手法であるConformal Predictionについてご紹介します。 Conformal Predictionとは 機械学習モデルの予測値がどの程度信頼できるか知りたい場面は多いと思います。 医療診断のように誤った予測が重大な問題につながる状況でモデルを使用する場合、予測の不確実性を定量化してそれを元に判断できると嬉しいです。 Conformal Prediction(以下CP)はUncertainty Quantification(不確実性の定量化。以下UQ)のパラダイムの1つであり、モデルの予測値の集合/区間を統計的に厳密に作成します。 Conformal Predictionで生成される予測集合の例。出典: Angelopoulos, Bates (2022)