論文の概要: Holdouts set for predictive model updating
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06374v4
- Date: Mon, 31 Jul 2023 11:39:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 01:06:32.252982
- Title: Holdouts set for predictive model updating
- Title(参考訳): holdouts setによる予測モデル更新
- Authors: Sami Haidar-Wehbe, Samuel R Emerson, Louis J M Aslett, James Liley
- Abstract要約: リスクスコアの更新は、バイアスのあるリスク見積につながる可能性がある。
リスクスコアによって導かれる介入を受けない集団のサブセットであるホールドアウトセット(holdout set)の使用を提案する。
このアプローチによって、N$の人口に対して、総コストが$Oleft(N2/3right)$で成長できることが証明され、一般的な状況では競合する代替手段はない、と論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9749560288448114
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In complex settings, such as healthcare, predictive risk scores play an
increasingly crucial role in guiding interventions. However, directly updating
risk scores used to guide intervention can lead to biased risk estimates. To
address this, we propose updating using a `holdout set' - a subset of the
population that does not receive interventions guided by the risk score.
Striking a balance in the size of the holdout set is essential, to ensure good
performance of the updated risk score whilst minimising the number of held out
samples. We prove that this approach enables total costs to grow at a rate
$O\left(N^{2/3}\right)$ for a population of size $N$, and argue that in general
circumstances there is no competitive alternative. By defining an appropriate
loss function, we describe conditions under which an optimal holdout size (OHS)
can be readily identified, and introduce parametric and semi-parametric
algorithms for OHS estimation, demonstrating their use on a recent risk score
for pre-eclampsia. Based on these results, we make the case that a holdout set
is a safe, viable and easily implemented means to safely update predictive risk
scores.
- Abstract(参考訳): 医療のような複雑な環境では、予測リスクスコアは介入を導く上でますます重要な役割を果たす。
しかしながら、介入を導くために使用されるリスクスコアを直接更新することは、バイアス付きリスク推定につながる可能性がある。
これに対処するために,我々は,リスクスコアに導かれた介入を受けない人口のサブセットである「ホールドアウト集合」を用いた更新を提案する。
ホールドアウトセットのサイズでバランスを取ることが不可欠であり、ホールドアウトサンプルの数を最小にしながら、更新されたリスクスコアの良好なパフォーマンスを確保する。
このアプローチによって、N$の人口に対して、全コストが$O\left(N^{2/3}\right)$で成長できることを証明し、一般的には競合する代替手段はないと主張する。
適切な損失関数を定義することにより、最適なホールドアウトサイズ(OHS)を容易に識別できる条件を記述し、OHS推定のためのパラメトリックおよびセミパラメトリックアルゴリズムを導入し、最近のリスクスコアにその使用例を示す。
これらの結果に基づき、予測リスクスコアを安全に更新する安全で実行可能で容易に実装できる手段であるホールドアウトセットを事例として挙げる。
関連論文リスト
- Mitigating optimistic bias in entropic risk estimation and optimization with an application to insurance [5.407319151576265]
エントロピーリスク尺度は、不確実な損失に関連する尾のリスクを説明するために広く使用されている。
経験的エントロピーリスク推定器のバイアスを軽減するために, 強く一貫したブートストラップ手法を提案する。
当社の手法は、住宅所有者に対してより高い(そしてより正確な)プレミアムを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T04:02:52Z) - Teaching Models To Survive: Proper Scoring Rule and Stochastic Optimization with Competing Risks [6.9648613217501705]
データが正しい検閲された場合、サバイバル分析は「イベントの時間」を計算することができる。
我々は,データの部分に対して最適化可能な,厳格に適切な検閲調整付き分離可能なスコアリングルールを導入する。
11の最先端モデルと比較して、このモデルであるMulti Incidenceは、生存率と競合するリスクの確率を推定するのに最適である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T08:00:42Z) - Model-Based Epistemic Variance of Values for Risk-Aware Policy Optimization [59.758009422067]
モデルベース強化学習における累積報酬に対する不確実性を定量化する問題を考察する。
我々は、解が値の真後分散に収束する新しい不確実性ベルマン方程式(UBE)を提案する。
本稿では,リスク・サーキングとリスク・アバース・ポリシー最適化のいずれにも適用可能な汎用ポリシー最適化アルゴリズムQ-Uncertainty Soft Actor-Critic (QU-SAC)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T15:55:58Z) - Safe Deployment for Counterfactual Learning to Rank with Exposure-Based
Risk Minimization [63.93275508300137]
本稿では,安全な配置を理論的に保証する新たなリスク認識型対実学習ランク法を提案する。
提案手法の有効性を実験的に検証し,データが少ない場合の動作不良の早期回避に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-26T15:54:23Z) - Near-optimal inference in adaptive linear regression [60.08422051718195]
最小二乗法のような単純な方法でさえ、データが適応的に収集されるときの非正規な振る舞いを示すことができる。
我々は,これらの分布異常を少なくとも2乗推定で補正するオンラインデバイアス推定器のファミリーを提案する。
我々は,マルチアームバンディット,自己回帰時系列推定,探索による能動的学習などの応用を通して,我々の理論の有用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-05T21:05:11Z) - Minimax Off-Policy Evaluation for Multi-Armed Bandits [58.7013651350436]
有界報酬を用いたマルチアームバンディットモデルにおけるオフポリシー評価の問題点について検討する。
3つの設定でミニマックスレート・オプティマティックな手順を開発。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T18:55:29Z) - WRSE -- a non-parametric weighted-resolution ensemble for predicting
individual survival distributions in the ICU [0.251657752676152]
集中治療室(ICU)における死亡リスクの動的評価は、患者を階層化し、治療効果を知らせたり、早期警戒システムの一部として機能したりすることができる。
現状の確率モデルと競合する結果を示すとともに,2~9倍のトレーニング時間を大幅に短縮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T10:13:59Z) - DeepHazard: neural network for time-varying risks [0.6091702876917281]
生存予測のための新しいフレキシブルな手法,DeepHazardを提案する。
我々のアプローチは、時間内に添加物としてのみ制限される、広範囲の継続的なハザード形態に適合している。
数値的な例では,我々の手法は,C-インデックス計量を用いて評価された予測能力において,既存の最先端手法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-26T21:01:49Z) - Survival Cluster Analysis [93.50540270973927]
異なるリスクプロファイルを持つサブポピュレーションを特定するために、生存分析には未解決の必要性がある。
このニーズに対処するアプローチは、個々の成果のキャラクタリゼーションを改善する可能性が高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-29T22:41:21Z) - Orthogonal Statistical Learning [49.55515683387805]
人口リスクが未知のニュアンスパラメータに依存するような環境では,統計学習における非漸近的過剰リスク保証を提供する。
人口リスクがNeymanityと呼ばれる条件を満たす場合,メタアルゴリズムによって達成される過剰リスクに対するニュアンス推定誤差の影響は2次であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-01-25T02:21:24Z)
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。