論文の概要: Mixture Proportion Estimation Beyond Irreducibility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01253v1
- Date: Fri, 2 Jun 2023 03:32:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 16:53:18.829037
- Title: Mixture Proportion Estimation Beyond Irreducibility
- Title（参考訳）: 再現性を超えた混合確率推定
- Authors: Yilun Zhu, Aaron Fjeldsted, Darren Holland, George Landon, Azaree
Lintereur, and Clayton Scott
- Abstract要約: 我々は、既成のMPEアルゴリズムを既約性の下で動作させ、より一般的な条件下で動作させる再サンプリングに基づくメタアルゴリズムを提案する。
提案手法は,ベースライン法および最近提案された再グループ化に基づくアルゴリズムに対する推定性能の向上を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.99177526976127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The task of mixture proportion estimation (MPE) is to estimate the weight of
a component distribution in a mixture, given observations from both the
component and mixture. Previous work on MPE adopts the irreducibility
assumption, which ensures identifiablity of the mixture proportion. In this
paper, we propose a more general sufficient condition that accommodates several
settings of interest where irreducibility does not hold. We further present a
resampling-based meta-algorithm that takes any existing MPE algorithm designed
to work under irreducibility and adapts it to work under our more general
condition. Our approach empirically exhibits improved estimation performance
relative to baseline methods and to a recently proposed regrouping-based
algorithm.
- Abstract（参考訳）: 混合比推定 (mixed proportion estimation, mpe) のタスクは、成分と混合物の両方からの観測から、混合物中の成分分布の重みを推定することである。
MPEに関するこれまでの研究は、混合比の同一性を保証する既約性仮定を採用していた。
本稿では,既約性が持たないいくつかの関心条件を満たす,より一般的な条件を提案する。
我々はさらに,既存のmpeアルゴリズムを既約条件下で動作させ,より一般的な条件下で動作させるために適用する,サンプルベースのメタアゴリタムを提案する。
提案手法は,ベースライン法や最近提案された再グループ化アルゴリズムに対して,評価性能の向上を実証的に示す。
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