論文の概要: A new similarity measure for covariate shift with applications to nonparametric regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02837v1
• Date: Sun, 6 Feb 2022 19:14:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 15:38:50.634182
• Title: A new similarity measure for covariate shift with applications to nonparametric regression
• Title（参考訳）: 共変量シフトの新しい類似度尺度と非パラメトリック回帰への応用
• Authors: Reese Pathak and Cong Ma and Martin J. Wainwright
• Abstract要約: 本研究では,ボールの半径における確率の積分比に基づいて,分布ミスマッチの新たな測定方法を提案する。 最近提案された移動指数の概念と比較すると、この尺度はより鋭い収束率をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.457497490211985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study covariate shift in the context of nonparametric regression. We introduce a new measure of distribution mismatch between the source and target distributions that is based on the integrated ratio of probabilities of balls at a given radius. We use the scaling of this measure with respect to the radius to characterize the minimax rate of estimation over a family of H\"older continuous functions under covariate shift. In comparison to the recently proposed notion of transfer exponent, this measure leads to a sharper rate of convergence and is more fine-grained. We accompany our theory with concrete instances of covariate shift that illustrate this sharp difference.
• Abstract（参考訳）: 非パラメトリック回帰の文脈における共変量シフトについて検討する。 本研究では, 球の半径における確率の積分比に基づいて, 音源分布と対象分布との分布ミスマッチの新たな尺度を提案する。 我々は、半径に関するこの尺度のスケーリングを用いて、共変量シフトの下でのH\"古い連続函数の族に対する推定の最小値速度を特徴づける。 最近提案された転送指数の概念と比較して、この測度はより鋭い収束率をもたらし、より細粒度である。 我々は、この鋭い差を示す共変量シフトの具体的例で理論に付随する。

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