不均衡データ向け適合予測と人間の介入による意思決定ベンチマーク

arXiv cs.AI ・ 2026-07-29

原題: Cost-Sensitive Conformal Prediction and Human-in-the-Loop Abstention for Imbalanced High-Stakes Decision Support: A Multi-Domain Benchmark

AI による要約

高リスクな不均衡データセットにおいて、標準的な適合予測が少数派クラスの被覆率を著しく低下させる課題を検証した。クラス条件付き適合予測や棄却メカニズムの包括的な評価を行い、予測精度と信頼性を両立する手法を示している。

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