論文の概要: Learning under Selective Labels with Heterogeneous Decision-makers: An
Instrumental Variable Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07566v1
- Date: Tue, 13 Jun 2023 06:34:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-06-14 14:51:02.257287
- Title: Learning under Selective Labels with Heterogeneous Decision-makers: An
Instrumental Variable Approach
- Title（参考訳）: 不均一意思決定者による選択的ラベル学習--インストゥルメンタル変数アプローチ
- Authors: Jian Chen, Zhehao Li, Xiaojie Mao
- Abstract要約: 本研究では,歴史的意思決定によって部分的にラベル付けされた結果が得られた場合に生じる,選択的ラベル付きデータによる学習の課題について検討する。
ラベル選択バイアスに頑健な予測規則を両識別設定で学習する重み付き学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.629248625993988
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the problem of learning with selectively labeled data, which arises
when outcomes are only partially labeled due to historical decision-making. The
labeled data distribution may substantially differ from the full population,
especially when the historical decisions and the target outcome can be
simultaneously affected by some unobserved factors. Consequently, learning with
only the labeled data may lead to severely biased results when deployed to the
full population. Our paper tackles this challenge by exploiting the fact that
in many applications the historical decisions were made by a set of
heterogeneous decision-makers. In particular, we analyze this setup in a
principled instrumental variable (IV) framework. We establish conditions for
the full-population risk of any given prediction rule to be point-identified
from the observed data and provide sharp risk bounds when the point
identification fails. We further propose a weighted learning approach that
learns prediction rules robust to the label selection bias in both
identification settings. Finally, we apply our proposed approach to a
semi-synthetic financial dataset and demonstrate its superior performance in
the presence of selection bias.
- Abstract（参考訳）: 歴史的意思決定によって結果が部分的にラベル付けされた場合に生じる,選択的ラベル付きデータを用いた学習の問題について検討する。
ラベル付きデータ分布は、特に歴史的決定と対象とする結果が観測されていない要因によって同時に影響を受ける場合、全人口と大きく異なる可能性がある。
その結果、ラベル付きデータのみによる学習は、全人口に展開する際の重大なバイアスのある結果につながる可能性がある。
本稿は,多くのアプリケーションにおいて,歴史的意思決定が異種意思決定者によってなされたという事実を生かして,この課題に取り組む。
特に、この設定を原則化されたインストゥルメンタル変数(IV)フレームワークで分析する。
観測データから任意の予測規則の完全個体群リスクを特定できる条件を確立し, ポイント識別が失敗した場合に, 鋭いリスク境界を与える。
さらに、ラベル選択バイアスに頑健な予測規則を両方の識別設定で学習する重み付き学習手法を提案する。
最後に,提案手法を半合成財務データセットに適用し,選択バイアスの存在下での優れた性能を示す。
関連論文リスト
- Probing Network Decisions: Capturing Uncertainties and Unveiling Vulnerabilities Without Label Information [19.50321703079894]
本稿では, 対実例を用いて分類器の弱点を明らかにするための新しい枠組みを提案する。
本研究では, 画像分類ベンチマークを用いて, 誤分類検出の性能を検証し, その妥当性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-12T05:05:58Z) - Detecting and Identifying Selection Structure in Sequential Data [53.24493902162797]
我々は,音楽のシーケンスなどの実践的な状況において,潜在目的に基づくデータポイントの選択的包摂が一般的である,と論じる。
選択構造はパラメトリックな仮定や介入実験なしで識別可能であることを示す。
また、他の種類の依存関係と同様に、選択構造を検知し、識別するための証明可能な正当性アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-29T20:56:34Z) - Learning with Complementary Labels Revisited: The Selected-Completely-at-Random Setting Is More Practical [66.57396042747706]
補完ラベル学習は、弱教師付き学習問題である。
均一分布仮定に依存しない一貫したアプローチを提案する。
相補的なラベル学習は、負のラベル付きバイナリ分類問題の集合として表現できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T02:59:17Z) - Probabilistic Test-Time Generalization by Variational Neighbor-Labeling [62.158807685159736]
本稿では、ドメインの一般化を試み、モデルが未確認のターゲットドメインにデプロイされる前に、ソースドメインにのみトレーニングされる。
ソーストレーニングされたモデルをテスト時にターゲットドメインに一般化するための、ターゲットサンプルの擬似ラベル化の確率。
より堅牢な擬似ラベルを生成するために、近隣のターゲットサンプルの情報を含む変分隣接ラベル。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-08T18:58:08Z) - A Universal Unbiased Method for Classification from Aggregate
Observations [115.20235020903992]
本稿では,任意の損失に対する分類リスクを非バイアスで推定するCFAOの普遍的手法を提案する。
提案手法は,非バイアスリスク推定器によるリスクの整合性を保証するだけでなく,任意の損失に対応できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T07:22:01Z) - Statistical Inference Under Constrained Selection Bias [20.862583584531322]
本稿では,選択バイアスが存在する場合の統計的推測を可能にする枠組みを提案する。
出力は、目標分布に対する推定値に対する高確率境界である。
我々はこれらの境界を推定するための手法の計算的および統計的特性を分析し、これらの手法が様々なシミュレートされた半合成的なタスクに対して情報的境界を生成可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T23:05:26Z) - Delving into Identify-Emphasize Paradigm for Combating Unknown Bias [52.76758938921129]
同定精度を高めるため,有効バイアス強調スコアリング法(ECS)を提案する。
また, マイニングされたバイアスアライメントとバイアスコンプリケート試料のコントリビューションのバランスをとるために, 勾配アライメント(GA)を提案する。
様々な環境で複数のデータセットで実験を行い、提案されたソリューションが未知のバイアスの影響を軽減することを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-22T14:50:24Z) - RISE: Robust Individualized Decision Learning with Sensitive Variables [1.5293427903448025]
素直なベースラインは、決定規則を学習する際の繊細な変数を無視し、重大な不確実性と偏見をもたらすことである。
本稿では、オフライントレーニング中に機密変数を組み込む決定学習フレームワークを提案するが、モデル展開中に学習された決定ルールの入力には含まない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-12T04:31:38Z) - Ex-Ante Assessment of Discrimination in Dataset [20.574371560492494]
データ所有者は、自分たちのデータの使用が過小評価されているコミュニティにどのように害を与えるかという責任を負う。
本稿では, 個人の反応が感性特性によってどの程度異なるかを示すスコアを生成する, 決定トレエのForest of decision trEEsアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-16T19:28:22Z) - Bounding Counterfactuals under Selection Bias [60.55840896782637]
本稿では,識別不能なクエリと識別不能なクエリの両方に対処するアルゴリズムを提案する。
選択バイアスによって引き起こされる欠如にもかかわらず、利用可能なデータの可能性は無限であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-26T10:33:10Z) - Social Bias Meets Data Bias: The Impacts of Labeling and Measurement
Errors on Fairness Criteria [4.048444203617942]
我々は、ラベル付けプロセスにおける事前決定者による誤りと、不利な個人の特徴の測定における誤りの2つの形態を考察する。
分析により、ある統計的バイアスに直面した場合、いくつかの制約が頑健であることを示し、他の制約(等化オッドなど)はバイアスデータでトレーニングされた場合、著しく侵害される。
以上の結果から,既存の公正基準の中から選択するためのガイドラインや,利用可能なデータセットに偏りがある場合の新たな基準を提案するためのガイドラインが提示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-31T22:43:09Z) - Determination of class-specific variables in nonparametric
multiple-class classification [0.0]
確率に基づく非パラメトリックな多重クラス分類法を提案し、それを個々のクラスに対して高い影響変数を識別する能力と統合する。
提案手法の特性を報告し, 合成データと実データの両方を用いて, 異なる分類条件下での特性を説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-07T10:08:58Z) - On robust risk-based active-learning algorithms for enhanced decision
support [0.0]
分類モデルは、構造的健康モニタリング(SHM)システムやデジタルツインなどの物理資産管理技術の基本的な構成要素である。
本稿では,サンプリングバイアスの効果に対処する2つの新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-07T17:25:41Z) - Selecting the suitable resampling strategy for imbalanced data
classification regarding dataset properties [62.997667081978825]
医学、情報検索、サイバーセキュリティ、ソーシャルメディアなどの多くのアプリケーションドメインでは、分類モデルの導入に使用されるデータセットは、各クラスのインスタンスの不平等な分布を持つことが多い。
この状況は不均衡データ分類と呼ばれ、少数民族の例では予測性能が低い。
オーバーサンプリングとアンダーサンプリングの技術は、各クラスの例の数とバランスをとることでこの問題に対処する、よく知られた戦略である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-15T18:56:39Z) - Dynamic Selection in Algorithmic Decision-making [9.172670955429906]
本稿では,内因性データを用いたオンライン学習アルゴリズムにおいて,動的選択問題を特定し,対処する。
データの内在性が決定の選択に影響を与えるため、新しいバイアス(自己充足バイアス)が発生する。
バイアスを補正するインストゥルメンタル変数ベースのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-28T01:41:37Z) - Leveraging Expert Consistency to Improve Algorithmic Decision Support [62.61153549123407]
建設のギャップを狭めるために観測結果と組み合わせることができる情報源として,歴史専門家による意思決定の利用について検討する。
本研究では,データ内の各ケースが1人の専門家によって評価された場合に,専門家の一貫性を間接的に推定する影響関数に基づく手法を提案する。
本研究は, 児童福祉領域における臨床現場でのシミュレーションと実世界データを用いて, 提案手法が構成ギャップを狭めることに成功していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-24T05:40:29Z) - Minimax Active Learning [61.729667575374606]
アクティブラーニングは、人間のアノテーションによってラベル付けされる最も代表的なサンプルをクエリすることによって、ラベル効率の高いアルゴリズムを開発することを目指している。
現在のアクティブラーニング技術は、最も不確実なサンプルを選択するためにモデルの不確実性に頼るか、クラスタリングを使うか、最も多様なラベルのないサンプルを選択するために再構築する。
我々は,不確実性と多様性を両立させる半教師付きミニマックスエントロピーに基づく能動学習アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-18T19:03:40Z) - SPL-MLL: Selecting Predictable Landmarks for Multi-Label Learning [87.27700889147144]
我々は、入力(予測可能)に応じて予測しやすく、他の可能なラベル(表現可能)をうまく回復できるランドマークとして、ラベルの小さなサブセットを選択することを提案する。
我々は,ADM(Alternating Direction Method)を用いてこの問題を解決する。実世界のデータセットに関する実証研究により,本手法が他の最先端手法よりも優れた分類性能を実現することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-16T11:07:44Z) - Knowledge Distillation and Data Selection for Semi-Supervised Learning
in CTC Acoustic Models [9.496916045581736]
半教師付き学習 (SSL) は, 音声認識システムの精度を向上させるために, ラベルのないデータを活用することを目的とした研究の活発な領域である。
本研究の目的は, 不正データのプールからサンプルを選択する際に, 適切な基準が重要であることを確かめることである。
我々は、この疑問に答え、異なるサンプリング戦略の効果を定量化するために、異なるデータ選択方法の実証的研究を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-10T07:00:08Z) - An ensemble learning framework based on group decision making [7.906702226082627]
この問題を解決するために,グループ意思決定(GDM)に基づくアンサンブル学習(EL)手法の枠組みが提案されている。
この枠組みでは、基本学習者は意思決定者と見なすことができ、異なるカテゴリを代替と見なすことができ、分類法の性能を反映した精度、リコール、精度が採用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-01T13:18:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。