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conditional coverage Estimation for High-Quality Prediction Intervals

Journal of Systems Science and Systems Engineering 2023年第3期32卷 289-319页

作者： Ziyi Huang Henry Lam Haofeng Zhang School of Engineering and Applied Science Columbia UniversityNew YorkNY 10027USA

Deep learning has been recently studied to generate high-quality prediction intervals(PIs)for uncertainty quantification in regression tasks,including recent applications in simulation *** high-quality criterion requires PIs to be as narrow as possible,whilst maintaining a pre-specified level of data(marginal)***,most existing works for high-quality PIs lack accurate information on conditional coverage,which may cause unreliable predictions if it is significantly smaller than the marginal *** address this problem,we propose an end-to-end framework which could output high-quality PIs and simultaneously provide their conditional coverage *** doing so,we design a new loss function that is both easy-to-implement and theoretically justified via an exponential concentration *** evaluation on real-world benchmark datasets and synthetic examples shows that our approach not only achieves competitive results on high-quality PIs in terms of average PI width,but also accurately estimates conditional coverage information that is useful in assessing model uncertainty.

关键词： Uncertainty quantification prediction intervals conditional coverage neural networks calibrationerror

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