論文の概要: Cross-validation Confidence Intervals for Test Error

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12671v2
• Date: Sat, 31 Oct 2020 17:24:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 06:32:50.934742
• Title: Cross-validation Confidence Intervals for Test Error
• Title（参考訳）: テストエラーに対するクロスバリデーション信頼区間
• Authors: Pierre Bayle, Alexandre Bayle, Lucas Janson, Lester Mackey
• Abstract要約: この研究は、クロスバリデーションのための中心極限定理と、学習アルゴリズムの弱い安定性条件下での分散の一貫した推定器を開発する。 結果は、一般的な1対1のクロスバリデーションの選択にとって、初めてのものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.67415139421448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work develops central limit theorems for cross-validation and consistent estimators of its asymptotic variance under weak stability conditions on the learning algorithm. Together, these results provide practical, asymptotically-exact confidence intervals for $k$-fold test error and valid, powerful hypothesis tests of whether one learning algorithm has smaller $k$-fold test error than another. These results are also the first of their kind for the popular choice of leave-one-out cross-validation. In our real-data experiments with diverse learning algorithms, the resulting intervals and tests outperform the most popular alternative methods from the literature.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,学習アルゴリズムにおける弱安定性条件下での非漸近分散の交叉評価と一貫した推定のための中心極限定理を考案する。 これらの結果は,1つの学習アルゴリズムが他の学習アルゴリズムよりも$k$foldテスト誤差が小さいかどうかを検証し,実効的かつ漸近的に実施される信頼区間を提供する。 これらの結果は、remove-one-out cross-validationの一般的な選択としては最初のものだ。 多様な学習アルゴリズムを用いた実データ実験では、結果の間隔とテストは文献の最も一般的な代替手法よりも優れています。

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