共変量シフト下で応答率とリスクを保証する選択的予測の理論的フレームワーク
arXiv cs.CL ・ 2026-08-11
原題: Certify or Refuse: A Cross-Model Map for Selective Risk Control with Coverage Floors under Covariate Shift
AI による要約
データ分布の変化（共変量シフト）が起きる環境で、モデルの応答率と誤答リスクを同時に保証する選択的予測の理論枠組みが提唱された。指定した最低応答率を維持しながらリスク枠を担保できる実行可能境界と必要サンプル数を「Floor Certification Map」として導出した。これにより、実運用時における不確実な予測の拒絶判定ルールを数理的に設計可能となる。
この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は 元記事（arXiv cs.CL）をご確認ください。