論文の概要: Stable predictions for health related anticausal prediction tasks affected by selection biases: the need to deconfound the test set features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04128v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 01:17:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 00:25:43.317382
• Title: Stable predictions for health related anticausal prediction tasks affected by selection biases: the need to deconfound the test set features
• Title（参考訳）: 選択バイアスに影響を及ぼす健康関連対因果予測タスクの安定予測--テストセットの特徴を解消する必要性
• Authors: Elias Chaibub Neto, Phil Snyder, Solveig K Sieberts, Larsson Omberg
• Abstract要約: 健康関連機械学習アプリケーションでは、トレーニングデータはターゲット集団の非表現的なサンプルに対応することが多い。 テストセットの機能を分解することで、安定性の向上が達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.272975892517037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In health related machine learning applications, the training data often corresponds to a non-representative sample from the target populations where the learners will be deployed. In anticausal prediction tasks, selection biases often make the associations between confounders and the outcome variable unstable across different target environments. As a consequence, the predictions from confounded learners are often unstable, and might fail to generalize in shifted test environments. Stable prediction approaches aim to solve this problem by producing predictions that are stable across unknown test environments. These approaches, however, are sometimes applied to the training data alone with the hope that training an unconfounded model will be enough to generate stable predictions in shifted test sets. Here, we show that this is insufficient, and that improved stability can be achieved by deconfounding the test set features as well. We illustrate these observations using both synthetic data and real world data from a mobile health study.
• Abstract（参考訳）: 健康関連機械学習アプリケーションでは、トレーニングデータはしばしば、学習者が配置される対象集団からの非表現的なサンプルに対応する。 反因果予測タスクでは、選択バイアスは、共同創設者と異なるターゲット環境における結果変数の関連を不安定にすることが多い。 その結果, 学習者の予測は不安定であり, シフトテスト環境での一般化に失敗する可能性がある。 安定した予測手法は、未知のテスト環境で安定な予測を生成することでこの問題を解決することを目的としている。 しかし、これらのアプローチは時々トレーニングデータのみに適用され、基礎のないモデルをトレーニングすることで、シフトしたテストセットで安定した予測を生成するのに十分であることを期待している。 ここでは,テストセットの機能をデコンファクトすることで,安定性の向上が実現可能であることを示す。 モバイル健康調査から得られた合成データと実世界データの両方を用いて,これらの観測を行った。

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