論文の概要: Distribution-free uncertainty quantification for classification under label shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03323v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 20:51:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 15:01:41.345269
• Title: Distribution-free uncertainty quantification for classification under label shift
• Title（参考訳）: ラベルシフトによる分類の分布自由不確実性定量化
• Authors: Aleksandr Podkopaev, Aaditya Ramdas
• Abstract要約: 2つの経路による分類問題に対する不確実性定量化(UQ)に焦点を当てる。 まず、ラベルシフトはカバレッジとキャリブレーションの低下を示すことでuqを損なうと論じる。 これらの手法を, 理論上, 分散性のない枠組みで検討し, その優れた実用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.27463615756733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trustworthy deployment of ML models requires a proper measure of uncertainty, especially in safety-critical applications. We focus on uncertainty quantification (UQ) for classification problems via two avenues -- prediction sets using conformal prediction and calibration of probabilistic predictors by post-hoc binning -- since these possess distribution-free guarantees for i.i.d. data. Two common ways of generalizing beyond the i.i.d. setting include handling covariate and label shift. Within the context of distribution-free UQ, the former has already received attention, but not the latter. It is known that label shift hurts prediction, and we first argue that it also hurts UQ, by showing degradation in coverage and calibration. Piggybacking on recent progress in addressing label shift (for better prediction), we examine the right way to achieve UQ by reweighting the aforementioned conformal and calibration procedures whenever some unlabeled data from the target distribution is available. We examine these techniques theoretically in a distribution-free framework and demonstrate their excellent practical performance.
• Abstract（参考訳）: MLモデルの信頼できる展開には、特に安全クリティカルなアプリケーションにおいて、不確実性の適切な測定が必要です。 我々は,2つの経路による分類問題に対する不確実性定量化 (uq) に焦点をあて, 共形予測を用いた予測セットとポストホックバイナリ化による確率的予測器のキャリブレーションを行う。 データだ i.i.d.を超えて一般化する2つの一般的な方法 設定には共変量とラベルシフトの扱いが含まれる。 流通のないUQの文脈では、前者は既に注目を集めていますが、後者ではありません。 ラベルシフトは予測を損なうことが知られており、最初に、カバレッジとキャリブレーションの劣化を示すことでuqも損なうと論じる。 ラベルシフトへの対応(より良い予測のために)の最近の進歩を裏付けて、ターゲット分布からのラベルされていないデータが利用可能であるたびに、上記の適合および校正手順を重み付けすることにより、UQを達成する正しい方法を検討します。 これらの手法を, 理論上, 分散性のない枠組みで検討し, その優れた実用性を示す。

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