論文の概要: Learning under Selective Labels with Data from Heterogeneous
Decision-makers: An Instrumental Variable Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07566v2
- Date: Sat, 24 Jun 2023 01:20:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 22:01:52.692470
- Title: Learning under Selective Labels with Data from Heterogeneous
Decision-makers: An Instrumental Variable Approach
- Title（参考訳）: 不均一意思決定者からのデータを用いた選択的ラベル学習--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。
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