論文の概要: Model-based metrics: Sample-efficient estimates of predictive model subpopulation performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12231v1
• Date: Sun, 25 Apr 2021 19:06:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:51:20.281572
• Title: Model-based metrics: Sample-efficient estimates of predictive model subpopulation performance
• Title（参考訳）: モデルベースメトリクス:予測モデルサブポピュレーション性能のサンプル効率推定
• Authors: Andrew C. Miller, Leon A. Gatys, Joseph Futoma, Emily B. Fox
• Abstract要約: 健康状態の表示、診断、予測のために現在一般的に開発されている機械学習モデル$-$は、様々なパフォーマンス指標で評価される。 サブ集団のパフォーマンスメトリクスは、通常、そのサブグループのデータのみを使用して計算されるため、より小さなグループに対する分散推定が高くなる。 本稿では,予測モデルスコアの条件分布を記述した評価モデル$-$を用いて,モデルベース計量(MBM)の推定値を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.994417027132807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models $-$ now commonly developed to screen, diagnose, or predict health conditions $-$ are evaluated with a variety of performance metrics. An important first step in assessing the practical utility of a model is to evaluate its average performance over an entire population of interest. In many settings, it is also critical that the model makes good predictions within predefined subpopulations. For instance, showing that a model is fair or equitable requires evaluating the model's performance in different demographic subgroups. However, subpopulation performance metrics are typically computed using only data from that subgroup, resulting in higher variance estimates for smaller groups. We devise a procedure to measure subpopulation performance that can be more sample-efficient than the typical subsample estimates. We propose using an evaluation model $-$ a model that describes the conditional distribution of the predictive model score $-$ to form model-based metric (MBM) estimates. Our procedure incorporates model checking and validation, and we propose a computationally efficient approximation of the traditional nonparametric bootstrap to form confidence intervals. We evaluate MBMs on two main tasks: a semi-synthetic setting where ground truth metrics are available and a real-world hospital readmission prediction task. We find that MBMs consistently produce more accurate and lower variance estimates of model performance for small subpopulations.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデル $-$は現在、様々なパフォーマンス指標を用いて、健康状態の表示、診断、予測のために一般的に開発されている。 モデルの実用性を評価するための重要な第一歩は、関心事全体の平均性能を評価することである。 多くの設定において、モデルが事前定義された部分集団内で良い予測を行うことも重要である。 例えば、モデルが公平であるか公平であることを示すには、異なる階層のサブグループでモデルのパフォーマンスを評価する必要がある。 しかしながら、サブグループのパフォーマンスメトリクスは、通常、そのサブグループのデータのみを使用して計算されるため、より小さなグループに対する分散推定が高くなる。 従来のサブサンプル推定よりもサンプル効率のよいサブポピュレーション性能を測定する手法を考案する。 本稿では,予測モデルスコアの条件分布を記述した評価モデル$-$を用いて,モデルベース計量(MBM)の推定値を生成する。 提案手法はモデル検査と検証を取り入れ,従来の非パラメトリックブートストラップを計算効率よく近似して信頼区間を形成する手法を提案する。 本研究は,基礎的真理指標が利用できる半合成環境と,現実の病院入所予測タスクの2つのタスクについて,MBMを評価した。 MBMは小集団に対するモデル性能のより正確で低い分散推定値を生成する。

関連論文リスト

• Precise Model Benchmarking with Only a Few Observations [6.092112060364272]
  本稿では,各サブグループの直接推定と回帰推定を個別にバランスする経験的ベイズ推定器を提案する。 EBは、直接的および回帰的アプローチと比較して、LCM性能のより正確な推定を一貫して提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T17:26:31Z)
• A Probabilistic Perspective on Unlearning and Alignment for Large Language Models [48.96686419141881]
  大規模言語モデル(LLM)における最初の形式的確率的評価フレームワークを紹介する。 モデルの出力分布に関する高い確率保証を持つ新しい指標を導出する。 私たちのメトリクスはアプリケーションに依存しないので、デプロイ前にモデル機能についてより信頼性の高い見積を行うことができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T15:44:23Z)
• Revisiting SMoE Language Models by Evaluating Inefficiencies with Task Specific Expert Pruning [78.72226641279863]
  SMOE(Sparse Mixture of Expert)モデルは、言語モデリングにおける高密度モデルに代わるスケーラブルな代替品として登場した。 本研究は,SMoEアーキテクチャの設計に関する意思決定を行うために,タスク固有のモデルプルーニングについて検討する。 適応型タスク対応プルーニング手法 UNCURL を導入し,MoE 層当たりの専門家数をオフラインで学習する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T22:35:03Z)
• Area under the ROC Curve has the Most Consistent Evaluation for Binary Classification [3.1850615666574806]
  本研究は, 有病率の異なるデータ間でのモデル評価において, 測定値の整合性について検討する。 有病率の影響を受けない評価指標は、個々のモデルの一貫性のある評価と、モデルの集合の一貫性のあるランキングを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T17:52:38Z)
• A Framework for Efficient Model Evaluation through Stratification, Sampling, and Estimation [17.351089059392674]
  本稿では,階層化,サンプリング,推定を含むモデル評価のためのフレームワークを提案する。 モデル性能の正確な予測に基づいて,k平均クラスタリングによる成層化を行うことで,効率的に推定できることを示す。 また、データセットのラベル付けされていない部分におけるモデル精度の予測を利用するモデル支援推定器は、一般的に従来の推定値よりも効率的であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T14:49:04Z)
• Evaluating Representations with Readout Model Switching [19.907607374144167]
  本稿では,最小記述長(MDL)の原理を用いて評価指標を考案する。 我々は、読み出しモデルのためのハイブリッド離散および連続値モデル空間を設計し、それらの予測を組み合わせるために切替戦略を用いる。 提案手法はオンライン手法で効率的に計算でき,様々なアーキテクチャの事前学習された視覚エンコーダに対する結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T14:08:01Z)
• Exploring validation metrics for offline model-based optimisation with diffusion models [50.404829846182764]
  モデルベース最適化(MBO)では、マシンラーニングを使用して、(基底真理)オラクルと呼ばれるブラックボックス関数に対する報酬の尺度を最大化する候補を設計することに興味があります。 モデル検証中に基底オラクルに対する近似をトレーニングし、その代わりに使用することができるが、その評価は近似的であり、敵の例に対して脆弱である。 本手法は,外挿量を測定するために提案した評価フレームワークにカプセル化されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-19T16:57:37Z)
• Training Experimentally Robust and Interpretable Binarized Regression Models Using Mixed-Integer Programming [3.179831861897336]
  マルチクラス分類タスクに対するロバストかつ解釈可能な二項化回帰モデルをトレーニングするためのモデルに基づくアプローチを提案する。 MIPモデルは、重み付けされた目的を用いて予測マージンとモデルサイズを最適化する。 MIPを用いた頑健かつ解釈可能な二項化回帰モデルのトレーニングの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T11:53:08Z)
• Sampling from Arbitrary Functions via PSD Models [55.41644538483948]
  まず確率分布をモデル化し,そのモデルからサンプリングする。 これらのモデルでは, 少数の評価値を用いて, 高精度に多数の密度を近似することが可能であることが示され, それらのモデルから効果的にサンプルする簡単なアルゴリズムが提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T12:25:22Z)
• How Faithful is your Synthetic Data? Sample-level Metrics for Evaluating and Auditing Generative Models [95.8037674226622]
  ドメインに依存しない方法で生成モデルの忠実度,多様性,一般化性能を特徴付ける3次元評価指標を提案する。 当社のメトリクスは、精度リコール分析により統計的発散測定を統合し、モデル忠実度と多様性のサンプルおよび分布レベルの診断を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-17T18:25:30Z)
• Performance metrics for intervention-triggering prediction models do not reflect an expected reduction in outcomes from using the model [71.9860741092209]
  臨床研究者はしばしばリスク予測モデルの中から選択し評価する。 振り返りデータから算出される標準メトリクスは、特定の仮定の下でのみモデルユーティリティに関係します。 予測が時間を通して繰り返し配信される場合、標準メトリクスとユーティリティの関係はさらに複雑になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T16:26:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。