Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diagnostic Tool for Out-of-Sample Model Evaluation

論文の概要: Diagnostic Tool for Out-of-Sample Model Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10982v1
Date: Wed, 22 Jun 2022 11:13:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-23 14:57:13.592886
Title: Diagnostic Tool for Out-of-Sample Model Evaluation
Title（参考訳）: サンプル外モデル評価のための診断ツール
Authors: Ludvig Hult, Dave Zachariah and Petre Stoica
Abstract要約: このレターでは、モデルのサンプル外損失を特徴付けるテストデータセットの使用について検討する。弱い仮定の下で有限サンプル保証を提供するシンプルなモデル診断ツールを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.46329281993348
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Assessment of model fitness is an important step in many problems. Models are typically fitted to training data by minimizing a loss function, such as the squared-error or negative log-likelihood, and it is natural to desire low losses on future data. This letter considers the use of a test data set to characterize the out-of-sample losses of a model. We propose a simple model diagnostic tool that provides finite-sample guarantees under weak assumptions. The tool is computationally efficient and can be interpreted as an empirical quantile. Several numerical experiments are presented to show how the proposed method quantifies the impact of distribution shifts, aids the analysis of regression, and enables model selection as well as hyper-parameter tuning.
Abstract（参考訳）: モデル適合性の評価は多くの問題において重要なステップである。モデルは通常、正方形のエラーや負のログのような損失関数を最小化することでトレーニングデータに適合する。このレターでは、モデルのサンプル外損失を特徴付けるテストデータセットの使用について検討する。弱仮定下で有限サンプル保証を提供する簡易なモデル診断ツールを提案する。このツールは計算効率が良く、経験的量子化として解釈できる。提案手法が分布シフトの影響を定量化し,回帰分析を補助し,ハイパーパラメータチューニングと同様にモデル選択を可能にすることを示す数値実験を行った。

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