Conformal Sets in Neural Network Regression
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F12%3A00200878" target="_blank" >RIV/68407700:21340/12:00200878 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/67985807:_____/12:00384878
Výsledek na webu
<a href="http://itat.ics.upjs.sk/" target="_blank" >http://itat.ics.upjs.sk/</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Conformal Sets in Neural Network Regression
Popis výsledku v původním jazyce
This paper is concerned with predictive regions in regression models, especially neural networks. We use the concept of conformal prediction (CP) to construct re- gions which satisfy given confidence level. Conformal pre- diction outputs regions, which are automatically valid, but their width and therefore usefulness depends on the used nonconformity measure. A nonconformity measure should tell us how different a given example is with respect to other examples. We define nonconformity measures based onsome reliability estimates such as variance of a bagged model or local modeling of prediction error. We also present results of testing CP based on different nonconformity mea- sures showing their usefulness and comparing them to tra- ditional confidenceintervals.
Název v anglickém jazyce
Conformal Sets in Neural Network Regression
Popis výsledku anglicky
This paper is concerned with predictive regions in regression models, especially neural networks. We use the concept of conformal prediction (CP) to construct re- gions which satisfy given confidence level. Conformal pre- diction outputs regions, which are automatically valid, but their width and therefore usefulness depends on the used nonconformity measure. A nonconformity measure should tell us how different a given example is with respect to other examples. We define nonconformity measures based onsome reliability estimates such as variance of a bagged model or local modeling of prediction error. We also present results of testing CP based on different nonconformity mea- sures showing their usefulness and comparing them to tra- ditional confidenceintervals.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA201%2F08%2F0802" target="_blank" >GA201/08/0802: Aplikace metod znalostního inženýrství při dobývání znalostí z databází</a><br>
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2012
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
Proceedings of Conference on Theory and Practice of information Technologies
ISBN
978-80-971144-0-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
17-24
Název nakladatele
Univerzita P. J. Šafárika
Místo vydání
Košice
Místo konání akce
Belianské Tatry
Datum konání akce
17. 9. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—