論文の概要: Learning with Selectively Labeled Data from Multiple Decision-makers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07566v3
• Date: Mon, 24 Feb 2025 16:33:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.105386
• Title: Learning with Selectively Labeled Data from Multiple Decision-makers
• Title（参考訳）: 複数の意思決定者からの選択的ラベル付きデータによる学習
• Authors: Jian Chen, Zhehao Li, Xiaojie Mao,
• Abstract要約: 本研究は, 歴史的意思決定による全人口の分布が異なる可能性のある, 選択的ラベル付きデータを用いた分類問題について考察する。 多くのアプリケーションにおいて、歴史的決定は複数の意思決定者によって行われ、それぞれが異なる決定ルールを持つという事実を利用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.009970045326773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of classification with selectively labeled data, whose distribution may differ from the full population due to historical decision-making. We exploit the fact that in many applications historical decisions were made by multiple decision-makers, each with different decision rules. We analyze this setup under a principled instrumental variable (IV) framework and rigorously study the identification of classification risk. We establish conditions for the exact identification of classification risk and derive tight partial identification bounds when exact identification fails. We further propose a unified cost-sensitive learning (UCL) approach to learn classifiers robust to selection bias in both identification settings. We further theoretically and numerically validate the efficacy of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 歴史的意思決定による全人口の分布が異なる可能性のある, 選択的ラベル付きデータを用いた分類問題について考察する。 多くのアプリケーションにおいて、歴史的決定は複数の意思決定者によって行われ、それぞれが異なる決定ルールを持つという事実を利用しています。 我々は,この設定を,原則付き機器変数(IV)フレームワークで分析し,分類リスクの同定を厳密に研究する。 我々は、分類リスクの正確な識別条件を確立し、正確な識別が失敗した場合に、厳密な部分的識別境界を導出する。 さらに,両者の識別設定において,選択バイアスに頑健な分類器を学習するための統一的コスト感受性学習(UCL)手法を提案する。 さらに,提案手法の有効性を理論的,数値的に検証した。

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