Evaluation methodology for disentangled uncertainty quantification on regression models - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Evaluation methodology for disentangled uncertainty quantification on regression models

Méthodologie d'évaluation pour méthode de quantification d'incertitude décomposée sur modèles de régression

Kévin Pasini
  • Fonction : Auteur correspondant
  • PersonId : 1406398

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Marc Nabhan
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  • PersonId : 1171861
Clément Arlotti
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1367713
M Leyli-Abadi
Johanna Baro

Résumé

A practical way to enhance the confidence of the predictions made by Machine Learning (ML) models is to enrich them with trustworthiness addons such as Uncertainty Quantification (UQ). Existing UQ paradigms capture two intertwined components (epistemic and aleatoric), but few of them evaluate their disentanglement, even less on real data. We thus propose and implement a methodology to assess the effectiveness of uncertainty disentanglement despite the absence of ground truth in real datasets. To do so, we use a data withdrawal-based strategy to simulate Out-of-Distribution (OOD) data and evaluate four state-of-the-art UQ approaches.
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Avant la publication
mardi 5 novembre 2024
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mardi 5 novembre 2024
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Dates et versions

hal-04667732 , version 1 (05-08-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04667732 , version 1

Citer

Kévin Pasini, Marc Nabhan, Clément Arlotti, M Leyli-Abadi, Johanna Baro. Evaluation methodology for disentangled uncertainty quantification on regression models. 32th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), Oct 2024, Bruges, Belgium. ⟨hal-04667732⟩
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