論文の概要: Exact Distribution-Free Hypothesis Tests for the Regression Function of Binary Classification via Conditional Kernel Mean Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05126v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 22:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 03:26:17.207858
• Title: Exact Distribution-Free Hypothesis Tests for the Regression Function of Binary Classification via Conditional Kernel Mean Embeddings
• Title（参考訳）: 条件付き核平均埋め込みによる二項分類の回帰関数の厳密分布フリー仮説検定
• Authors: Ambrus Tam\'as, Bal\'azs Csan\'ad Cs\'aji
• Abstract要約: 条件付きカーネル平均埋め込みに基づく二項分類の回帰関数に対する2つの仮説試験を提案する。 テストは柔軟な方法で導入され、タイプiのエラーの正確な確率を制御できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we suggest two statistical hypothesis tests for the regression function of binary classification based on conditional kernel mean embeddings. The regression function is a fundamental object in classification as it determines both the Bayes optimal classifier and the misclassification probabilities. A resampling based framework is applied and combined with consistent point estimators for the conditional kernel mean map to construct distribution-free hypothesis tests. These tests are introduced in a flexible manner allowing us to control the exact probability of type I error. We also prove that both proposed techniques are consistent under weak statistical assumptions, i.e., the type II error probabilities pointwise converge to zero.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,条件付き核平均埋め込みに基づく二項分類の回帰関数に対する2つの統計的仮説テストを提案する。 回帰関数はベイズ最適分類器と誤分類確率の両方を決定するため、分類の基本的な対象である。 リサンプリングベースのフレームワークを適用し、条件付きカーネル平均マップの一貫した点推定子と組み合わせて、分散フリーな仮説テストを構築する。 これらのテストは柔軟な方法で導入され、I型エラーの正確な確率を制御できます。 また,両手法が弱い統計的仮定,すなわち,ii型誤差確率はゼロに収束することを示した。

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