Automatic Miscalibration Diagnosis: Interpreting Probability Integral Transform (PIT) Histograms
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F24%3A00377379" target="_blank" >RIV/68407700:21240/24:00377379 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.14428/esann/2024.ES2024-15" target="_blank" >https://doi.org/10.14428/esann/2024.ES2024-15</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.14428/esann/2024.ES2024-15" target="_blank" >10.14428/esann/2024.ES2024-15</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Automatic Miscalibration Diagnosis: Interpreting Probability Integral Transform (PIT) Histograms
Popis výsledku v původním jazyce
Quantifying the predictive uncertainty of a model is essential for risk assessment. We address the proper calibration of the predictive uncertainty in regression tasks by employing the probability integral transform (PIT) histogram to diagnose miscalibration. PIT histograms are often difficult to interpret, and therefore we present an approach to an automatic interpretation of PIT histograms based on an interpreter trained with a synthetic data set. Given a PIT histogram of a model and a data set, the interpreter can estimate the data-generating distribution of the data set with the main purpose of identifying the cause of miscalibration.
Název v anglickém jazyce
Automatic Miscalibration Diagnosis: Interpreting Probability Integral Transform (PIT) Histograms
Popis výsledku anglicky
Quantifying the predictive uncertainty of a model is essential for risk assessment. We address the proper calibration of the predictive uncertainty in regression tasks by employing the probability integral transform (PIT) histogram to diagnose miscalibration. PIT histograms are often difficult to interpret, and therefore we present an approach to an automatic interpretation of PIT histograms based on an interpreter trained with a synthetic data set. Given a PIT histogram of a model and a data set, the interpreter can estimate the data-generating distribution of the data set with the main purpose of identifying the cause of miscalibration.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000765" target="_blank" >EF16_019/0000765: Výzkumné centrum informatiky</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ESANN 2024 proceedings
ISBN
978-2-87587-090-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
137-142
Název nakladatele
Ciaco - i6doc.com
Místo vydání
Louvain la Neuve
Místo konání akce
Bruggy
Datum konání akce
9. 10. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—