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。

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