論文の概要: Active Sequential Two-Sample Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12616v1
- Date: Mon, 30 Jan 2023 02:23:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 15:52:14.116180
- Title: Active Sequential Two-Sample Testing
- Title（参考訳）: アクティブシーケンシャル2サンプルテスト
- Authors: Weizhi Li, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Prad Kadambi, Pouria Saidi,
Gautam Dasarathy, Visar Berisha
- Abstract要約: 2つのサンプルを生成する分布が同一かどうかを2サンプルテストで検証した。
サンプル測定(またはサンプル特徴)が安価にアクセスできるが、グループメンバーシップ(またはラベル)が高価である新しいシナリオにおいて、この2サンプルテストの問題を提起する。
そこで本研究では,サンプルラベルを逐次的にクエリして問題に対処する,最初のEmphactive two-sampleテストフレームワークを考案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.913240851698045
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Two-sample testing tests whether the distributions generating two samples are
identical. We pose the two-sample testing problem in a new scenario where the
sample measurements (or sample features) are inexpensive to access, but their
group memberships (or labels) are costly. We devise the first \emph{active
sequential two-sample testing framework} that not only sequentially but also
\emph{actively queries} sample labels to address the problem. Our test
statistic is a likelihood ratio where one likelihood is found by maximization
over all class priors, and the other is given by a classification model. The
classification model is adaptively updated and then used to guide an active
query scheme called bimodal query to label sample features in the regions with
high dependency between the feature variables and the label variables. The
theoretical contributions in the paper include proof that our framework
produces an \emph{anytime-valid} $p$-value; and, under reachable conditions and
a mild assumption, the framework asymptotically generates a minimum normalized
log-likelihood ratio statistic that a passive query scheme can only achieve
when the feature variable and the label variable have the highest dependence.
Lastly, we provide a \emph{query-switching (QS)} algorithm to decide when to
switch from passive query to active query and adapt bimodal query to increase
the testing power of our test. Extensive experiments justify our theoretical
contributions and the effectiveness of QS.
- Abstract（参考訳）: 2つのサンプルを生成する分布が同一かどうかを2サンプルでテストした。
サンプル測定(またはサンプル特徴)が安価にアクセスできるが、グループメンバーシップ(またはラベル)が高価である新しいシナリオにおいて、2サンプルテストの問題を提起する。
この問題に対処するために,最初の \emph{active sequential two-sample testing framework} を逐次的だけでなく, \emph{actively query} サンプルラベルも考案した。
我々のテスト統計は、全てのクラス前の最大化によって1つの確率が見つかる確率比であり、もう1つは分類モデルによって与えられる。
分類モデルは適応的に更新され、次にbimodal queryと呼ばれるアクティブなクエリスキームを導いて、特徴変数とラベル変数の間に高い依存性を持つ領域のサンプルフィーチャをラベル付けする。
本論文の理論的貢献は,我々のフレームワークが<emph{anytime-valid} $p$-value</e>を生成すること,そして,到達可能な条件と軽微な仮定の下で,このフレームワークは,特徴変数とラベル変数が最も依存度が高い場合にのみ,受動的クエリスキームが達成できる最小正規化対数比統計を漸近的に生成する。
最後に、受動的クエリからアクティブクエリにいつ切り替えるかを判断し、バイモーダルクエリを適用してテストの試験能力を高めるために、 \emph{query-switching (QS)アルゴリズムを提供する。
広範な実験は、理論的な貢献とqsの有効性を正当化する。
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