Fugu-MT 論文翻訳(概要): Calibrating for Class Weights by Modeling Machine Learning

論文の概要: Calibrating for Class Weights by Modeling Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04613v1
Date: Tue, 10 May 2022 01:20:11 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-05-14 23:22:46.128947
Title: Calibrating for Class Weights by Modeling Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習のモデリングによるクラスウェイト校正
Authors: Andrew Caplin, Daniel Martin, and Philip Marx
Abstract要約: 機械学習アルゴリズムによって提供される信頼スコアは、真理確率に校正される。我々は,この不整合性をモデルベースで説明し,人為的モデルを用いて,確率を復元する簡単な方法を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7340845393655052
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A much studied issue is the extent to which the confidence scores provided by machine learning algorithms are calibrated to ground truth probabilities. Our starting point is that calibration is seemingly incompatible with class weighting, a technique often employed when one class is less common (class imbalance) or with the hope of achieving some external objective (cost-sensitive learning). We provide a model-based explanation for this incompatibility and use our anthropomorphic model to generate a simple method of recovering likelihoods from an algorithm that is miscalibrated due to class weighting. We validate this approach in the binary pneumonia detection task of Rajpurkar, Irvin, Zhu, et al. (2017).
Abstract（参考訳）: より研究された課題は、機械学習アルゴリズムによって提供される信頼度スコアが、真実の確率に基づいて調整される範囲である。私たちの出発点は、キャリブレーションがクラスの重み付けと相容れないように見えることです。これは、1つのクラスがあまり一般的でない場合(クラス不均衡)や、ある外部目標を達成する場合(コスト感受性学習)にしばしば使用されるテクニックです。本稿では,この不整合性をモデルベースで説明し,クラス重み付けによって誤判定されるアルゴリズムから確率を復元する簡単な方法を生成する。このアプローチは,rajpurkar,irvin,zhu,al.(2017)の2次肺炎検出タスクで検証した。

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