論文の概要: A Simple and General Debiased Machine Learning Theorem with Finite Sample Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.15197v1
• Date: Mon, 31 May 2021 17:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 18:53:48.056673
• Title: A Simple and General Debiased Machine Learning Theorem with Finite Sample Guarantees
• Title（参考訳）: 有限サンプル保証を持つ単純で一般化された機械学習定理
• Authors: Victor Chernozhukov, Whitney K. Newey, Rahul Singh
• Abstract要約: 我々は、あらゆる機械学習アルゴリズムのグローバルまたはローカル機能を含む、漸近的不偏性機械学習定理を提供する。 この結果は、アナリストが現代の学習理論の速度を従来の統計的推論に翻訳するために使用できる、単純な条件のセットで決定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.55274575362193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Debiased machine learning is a meta algorithm based on bias correction and sample splitting to calculate confidence intervals for functionals (i.e. scalar summaries) of machine learning algorithms. For example, an analyst may desire the confidence interval for a treatment effect estimated with a neural network. We provide a nonasymptotic debiased machine learning theorem that encompasses any global or local functional of any machine learning algorithm that satisfies a few simple, interpretable conditions. Formally, we prove consistency, Gaussian approximation, and semiparametric efficiency by finite sample arguments. The rate of convergence is root-n for global functionals, and it degrades gracefully for local functionals. Our results culminate in a simple set of conditions that an analyst can use to translate modern learning theory rates into traditional statistical inference. The conditions reveal a new double robustness property for ill posed inverse problems.
• Abstract（参考訳）: 脱バイアス機械学習(Debiased machine learning)は、バイアス補正とサンプル分割に基づくメタアルゴリズムであり、機能(つまり)に対する信頼区間を計算する。 機械学習アルゴリズムのスカラー要約)。 例えば、アナリストはニューラルネットワークで推定される治療効果に対する信頼区間を欲しがるかもしれない。 我々は,いくつかの単純かつ解釈可能な条件を満たす任意の機械学習アルゴリズムのグローバルあるいはローカル機能を含む,漸近的脱バイアス機械学習定理を提供する。 形式的には、有限サンプル引数による一貫性、ガウス近似、半パラメトリック効率を証明する。 収束速度は大域汎函数に対して根nであり、局所汎函数に対して優雅に分解される。 この結果は、アナリストが現代の学習理論の速度を従来の統計的推論に翻訳するために使用できる、単純な条件のセットで決定される。 これらの条件は逆問題に対する新しい二重ロバスト性を示す。

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