論文の概要: Variable-Based Calibration for Machine Learning Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15154v3
• Date: Wed, 5 Apr 2023 21:15:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 17:52:36.761404
• Title: Variable-Based Calibration for Machine Learning Classifiers
• Title（参考訳）: 機械学習分類器の可変ベース校正
• Authors: Markelle Kelly and Padhraic Smyth
• Abstract要約: モデルのキャリブレーション特性を特徴付けるために,変数ベースのキャリブレーションの概念を導入する。 ほぼ完全なキャリブレーション誤差を持つモデルでは,データの特徴の関数としてかなりの誤校正が期待できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.9995808096481
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deployment of machine learning classifiers in high-stakes domains requires well-calibrated confidence scores for model predictions. In this paper we introduce the notion of variable-based calibration to characterize calibration properties of a model with respect to a variable of interest, generalizing traditional score-based metrics such as expected calibration error (ECE). In particular, we find that models with near-perfect ECE can exhibit significant miscalibration as a function of features of the data. We demonstrate this phenomenon both theoretically and in practice on multiple well-known datasets, and show that it can persist after the application of existing calibration methods. To mitigate this issue, we propose strategies for detection, visualization, and quantification of variable-based calibration error. We then examine the limitations of current score-based calibration methods and explore potential modifications. Finally, we discuss the implications of these findings, emphasizing that an understanding of calibration beyond simple aggregate measures is crucial for endeavors such as fairness and model interpretability.
• Abstract（参考訳）: 高度な領域に機械学習分類器を配置するには、モデル予測に十分な信頼性スコアが必要となる。 本稿では,モデルのキャリブレーション特性を興味のある変数に対して特徴付ける変数ベースキャリブレーションの概念を導入し,期待キャリブレーション誤差(ece)などの従来のスコアベースメトリクスを一般化する。 特に、ECEがほぼ完全であるモデルでは、データの特徴の関数としてかなりの誤校正が得られることが判明した。 この現象を理論上,実際に複数のよく知られたデータセット上で実証し,既存の校正法の適用後も継続可能であることを示す。 この問題を軽減するため,変数ベースの校正誤差の検出,可視化,定量化のための手法を提案する。 次に,現在のスコアベース校正法の限界について検討し,潜在的な修正について検討する。 最後に,これらの知見の意義について考察し,公平性やモデル解釈可能性といった努力には,単純な集計尺度以上の校正の理解が不可欠であることを強調する。

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