論文の概要: JAWS: Predictive Inference Under Covariate Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10716v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 19:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 12:38:27.518413
• Title: JAWS: Predictive Inference Under Covariate Shift
• Title（参考訳）: JAWS: 共変量シフトによる予測推論
• Authors: Drew Prinster, Anqi Liu, Suchi Saria
• Abstract要約: textbfJAW, textbfJAWA, textbfRisk, textbfJAW-R, textbfJAWA-R, textbfJAWA-R, textbfJAWA-R, textbfRisk, textbfRisk, textbfRisk
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.52382116360381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose \textbf{JAWS}, a series of wrapper methods for distribution-free uncertainty quantification tasks under covariate shift, centered on our core method \textbf{JAW}, the \textbf{JA}ckknife+ \textbf{W}eighted with likelihood-ratio weights. JAWS also includes computationally efficient \textbf{A}pproximations of JAW using higher-order influence functions: \textbf{JAWA}. Theoretically, we show that JAW relaxes the jackknife+'s assumption of data exchangeability to achieve the same finite-sample coverage guarantee even under covariate shift. JAWA further approaches the JAW guarantee in the limit of either the sample size or the influence function order under mild assumptions. Moreover, we propose a general approach to repurposing any distribution-free uncertainty quantification method and its guarantees to the task of risk assessment: a task that generates the estimated probability that the true label lies within a user-specified interval. We then propose \textbf{JAW-R} and \textbf{JAWA-R} as the repurposed versions of proposed methods for \textbf{R}isk assessment. Practically, JAWS outperform the state-of-the-art predictive inference baselines in a variety of biased real world data sets for both interval-generation and risk-assessment auditing tasks.
• Abstract（参考訳）: 共変量シフト下での分布自由不確実性定量化タスクの一連のラッパー手法である \textbf{JAWS} を提案し,その中核となる方法である \textbf{JA}ckknife+ \textbf{W} を重み付けした。 JAWSはまた、高次影響関数を用いたJAWの計算効率の良い \textbf{A}pproximationsも含んでいる。 理論的には、JAWはジャックニフェ+のデータ交換可能性の仮定を緩和し、共変量シフト下であっても同じ有限サンプルカバレッジを保証することを示す。 JAWAはさらに、サンプルサイズまたは影響関数順序の制限を軽度な仮定の下でJAW保証にアプローチする。 また,分布のない不確実性定量化手法を再利用するための一般的な手法を提案し,リスク評価の課題である,真のラベルがユーザ指定間隔内にあるという推定確率を生成するタスクを提案する。 次に,提案手法の再活用版として, \textbf{JAW-R} と \textbf{JAWA-R} を提案する。 実際、JAWSは、インターバルジェネレーションとリスク評価監査の両方のタスクにおいて、さまざまなバイアスのある実世界のデータセットにおいて、最先端の予測推論ベースラインを上回っている。

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