論文の概要: Prediction-Powered Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09633v4
• Date: Thu, 9 Nov 2023 17:48:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 18:46:37.783657
• Title: Prediction-Powered Inference
• Title（参考訳）: 予測動力推論
• Authors: Anastasios N. Angelopoulos, Stephen Bates, Clara Fannjiang, Michael I. Jordan, Tijana Zrnic
• Abstract要約: 予測を用いた推論は、実験データセットに機械学習システムからの予測を補足した場合に有効な統計的推論を行うためのフレームワークである。 このフレームワークは、手段、量子、線形およびロジスティック回帰係数などの量に対して証明可能な信頼区間を計算するための単純なアルゴリズムを生成する。 予測による推論により、研究者は機械学習を使用して、より有効な、よりデータ効率の高い結論を導き出すことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.97619568620709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prediction-powered inference is a framework for performing valid statistical inference when an experimental dataset is supplemented with predictions from a machine-learning system. The framework yields simple algorithms for computing provably valid confidence intervals for quantities such as means, quantiles, and linear and logistic regression coefficients, without making any assumptions on the machine-learning algorithm that supplies the predictions. Furthermore, more accurate predictions translate to smaller confidence intervals. Prediction-powered inference could enable researchers to draw valid and more data-efficient conclusions using machine learning. The benefits of prediction-powered inference are demonstrated with datasets from proteomics, astronomy, genomics, remote sensing, census analysis, and ecology.
• Abstract（参考訳）: 予測を用いた推論は、実験データセットに機械学習システムからの予測を補足した場合に有効な統計的推論を行うためのフレームワークである。 このフレームワークは、予測を提供する機械学習アルゴリズムを前提にすることなく、手段、分位数、線形およびロジスティック回帰係数などの量に対する信頼できる信頼区間を計算するための単純なアルゴリズムを提供する。 さらに、より正確な予測は信頼性間隔を小さくする。 予測駆動推論は、機械学習を使用して、研究者が有効でよりデータ効率の良い結論を導き出すことができる。 予測による推論の利点は、プロテオミクス、天文学、ゲノム学、リモートセンシング、国勢調査分析、生態学のデータセットで示される。

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