論文の概要: Domain Adaptation under Missingness Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02093v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 18:49:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 16:08:00.731347
• Title: Domain Adaptation under Missingness Shift
• Title（参考訳）: 欠落シフト下でのドメイン適応
• Authors: Helen Zhou, Sivaraman Balakrishnan, Zachary C. Lipton
• Abstract要約: 欠損度シフト(DAMS)下におけるドメイン適応問題について紹介する。 欠落したデータのレートは、しばしば記録保持ポリシーに依存するため、時間や場所によって変化する可能性がある。 合成データおよび半合成データの実験において,仮定が成立する際の手法の可能性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.650099178537864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rates of missing data often depend on record-keeping policies and thus may change across times and locations, even when the underlying features are comparatively stable. In this paper, we introduce the problem of Domain Adaptation under Missingness Shift (DAMS). Here, (labeled) source data and (unlabeled) target data would be exchangeable but for different missing data mechanisms. We show that when missing data indicators are available, DAMS can reduce to covariate shift. Focusing on the setting where missing data indicators are absent, we establish the following theoretical results for underreporting completely at random: (i) covariate shift is violated (adaptation is required); (ii) the optimal source predictor can perform worse on the target domain than a constant one; (iii) the optimal target predictor can be identified, even when the missingness rates themselves are not; and (iv) for linear models, a simple analytic adjustment yields consistent estimates of the optimal target parameters. In experiments on synthetic and semi-synthetic data, we demonstrate the promise of our methods when assumptions hold. Finally, we discuss a rich family of future extensions.
• Abstract（参考訳）: データの欠落率はしばしば記録保存ポリシーに依存するため、基礎となる機能が比較的安定している場合でも、時間や場所によって変化する可能性がある。 本稿では,DAMS(Missingness Shift)におけるドメイン適応の問題を紹介する。 ここでは、(ラベル付き)ソースデータと(ラベルなし)ターゲットデータは、異なるデータメカニズムに対して交換可能である。 データインジケータが不足している場合、DAMSは共変量シフトに還元できることを示す。 データインジケータが欠落している設定に焦点をあてて、以下の理論結果を完全にランダムに報告する。 (i)共変量シフトが違反している(適応が必要) (ii) 最適震源予測器は、定点よりも目標領域で悪化させることができる。 (iii)欠落率自体がない場合であっても、最適な目標予測器を識別することができる。 (iv) 線形モデルの場合, 簡単な解析調整により最適対象パラメータの一貫した推定値が得られる。 合成および半合成データ実験において,仮定が持たれた場合の手法の期待を実証する。 最後に、将来の拡張の豊富なファミリーについて論じる。

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