Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparse joint shift in multinomial classification

論文の概要: Sparse joint shift in multinomial classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16971v2
Date: Thu, 18 May 2023 14:47:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-19 19:45:01.175908
Title: Sparse joint shift in multinomial classification
Title（参考訳）: 多項分類におけるスパース・ジョイントシフト
Authors: Dirk Tasche
Abstract要約: ラベル観察なしでターゲットデータセットにSJSを適用すると、ラベルの有効な予測とクラスの事前確率の推定が生成される可能性がある。機能セットから機能セットのより大きなセットへのSJSの伝達に関する新しい結果を示す。 SJSの特性を推定するために提案したアルゴリズムの矛盾を指摘する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3504365823045035
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Sparse joint shift (SJS) was recently proposed as a tractable model for general dataset shift which may cause changes to the marginal distributions of features and labels as well as the posterior probabilities and the class-conditional feature distributions. Fitting SJS for a target dataset without label observations may produce valid predictions of labels and estimates of class prior probabilities. We present new results on the transmission of SJS from sets of features to larger sets of features, a conditional correction formula for the class posterior probabilities under the target distribution, identifiability of SJS, and the relationship between SJS and covariate shift. In addition, we point out inconsistencies in the algorithms which were proposed for estimating the characteristics of SJS, as they could hamper the search for optimal solutions.
Abstract（参考訳）: スパースジョイントシフト (SJS) は, 一般データセットシフトの抽出可能なモデルとして提案され, 特徴量やラベルの辺縁分布, 後部確率, クラス条件特徴量の変化を引き起こす可能性がある。ラベル観察なしでターゲットデータセットにSJSを適用すると、ラベルの有効な予測とクラスの事前確率の推定が生成される可能性がある。本研究では,特徴集合からより大きな特徴集合へのSJSの伝達,目標分布下でのクラス後部確率の条件補正式,SJSの識別可能性,SJSと共変量シフトの関係について述べる。さらに,最適解探索の妨げとなるsjsの特性を推定するために提案されたアルゴリズムの不整合を指摘する。

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