論文の概要: Pseudo-Labeling for Kernel Ridge Regression under Covariate Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10160v3
• Date: Fri, 08 Nov 2024 17:05:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:44.242524
• Title: Pseudo-Labeling for Kernel Ridge Regression under Covariate Shift
• Title（参考訳）: 共変量シフト下におけるカーネルリッジ回帰の擬似ラベル化
• Authors: Kaizheng Wang,
• Abstract要約: 対象分布に対する平均2乗誤差が小さい回帰関数を,ラベルなしデータと異なる特徴分布を持つラベル付きデータに基づいて学習する。 ラベル付きデータを2つのサブセットに分割し、カーネルリッジの回帰処理を行い、候補モデルの集合と計算モデルを得る。 モデル選択に擬似ラベルを用いることで性能を著しく損なうことはないことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
• License:
• Abstract: We develop and analyze a principled approach to kernel ridge regression under covariate shift. The goal is to learn a regression function with small mean squared error over a target distribution, based on unlabeled data from there and labeled data that may have a different feature distribution. We propose to split the labeled data into two subsets, and conduct kernel ridge regression on them separately to obtain a collection of candidate models and an imputation model. We use the latter to fill the missing labels and then select the best candidate accordingly. Our non-asymptotic excess risk bounds demonstrate that our estimator adapts effectively to both the structure of the target distribution and the covariate shift. This adaptation is quantified through a notion of effective sample size that reflects the value of labeled source data for the target regression task. Our estimator achieves the minimax optimal error rate up to a polylogarithmic factor, and we find that using pseudo-labels for model selection does not significantly hinder performance.
• Abstract（参考訳）: 我々は,共変量シフトの下でカーネルリッジ回帰の原理的アプローチを開発し,解析する。 目的は、対象の分布に対する平均2乗誤差が小さい回帰関数を、ラベルのないデータと異なる特徴分布を持つ可能性のあるラベル付きデータに基づいて学習することである。 ラベル付きデータを2つのサブセットに分割し、カーネルリッジの回帰処理を行い、候補モデルの集合と計算モデルを得る。 不足しているラベルを埋めるために後者を使用し、それに従って最適な候補を選択します。 我々の非漸近的過剰リスク境界は、推定器がターゲット分布の構造と共変量シフトの両方に効果的に適応することを証明している。 この適応は、対象回帰タスクに対するラベル付きソースデータの価値を反映した有効サンプルサイズの概念によって定量化される。 モデル選択に擬似ラベルを用いることで性能を著しく損なうことはないことが判明した。

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