論文の概要: Moment Multicalibration for Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08037v1
• Date: Tue, 18 Aug 2020 17:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 20:54:57.468137
• Title: Moment Multicalibration for Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: 不確実性推定のためのモーメント多重化
• Authors: Christopher Jung, Changhwa Lee, Mallesh M. Pai, Aaron Roth, Rakesh Vohra
• Abstract要約: H'ebert-Johnson et al から "multicalibration" という概念を実現する方法を示す。 モーメント推定は、モーメント多重校正が得られた全ての(十分大きい)サブグループに対して同時に有効であるような限界予測間隔を導出するために用いられることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.734565447730501
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We show how to achieve the notion of "multicalibration" from H\'ebert-Johnson et al. [2018] not just for means, but also for variances and other higher moments. Informally, it means that we can find regression functions which, given a data point, can make point predictions not just for the expectation of its label, but for higher moments of its label distribution as well-and those predictions match the true distribution quantities when averaged not just over the population as a whole, but also when averaged over an enormous number of finely defined subgroups. It yields a principled way to estimate the uncertainty of predictions on many different subgroups-and to diagnose potential sources of unfairness in the predictive power of features across subgroups. As an application, we show that our moment estimates can be used to derive marginal prediction intervals that are simultaneously valid as averaged over all of the (sufficiently large) subgroups for which moment multicalibration has been obtained.
• Abstract（参考訳）: H\'ebert-Johnson et al から "multicalibration" という概念を実現する方法を示す。 [2018] 手段だけでなく,分散やその他の高次モーメントにも役立ちます。 非公式に言えば、データポイントを与えられた回帰関数は、ラベルの期待値だけでなく、ラベル分布のより高いモーメントでも、その予測値が、人口全体の平均値だけでなく、膨大な数の細かな部分群の平均値でも真の分布量と一致するような点予測をすることができる。 これは、様々なサブグループの予測の不確かさを推定し、サブグループ間の特徴の予測力における不公平な原因を診断するための原則的な方法をもたらす。 応用として、モーメント推定は、モーメント多重校正が得られた全ての(十分大きい)サブグループに対して、同時に有効であるような限界予測間隔を導出するために利用できることを示す。

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