論文の概要: Invariant Probabilistic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10083v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 17:32:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 12:40:28.004690
• Title: Invariant Probabilistic Prediction
• Title（参考訳）: 不変確率予測
• Authors: Alexander Henzi, Xinwei Shen, Michael Law, Peter Bühlmann,
• Abstract要約: 任意の分布シフトは、一般に不変かつ頑健な確率的予測を認めないことを示す。 Invariant probabilistic predictions called IPP, and study the consistency of the underlying parameters。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.90606906307022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, there has been a growing interest in statistical methods that exhibit robust performance under distribution changes between training and test data. While most of the related research focuses on point predictions with the squared error loss, this article turns the focus towards probabilistic predictions, which aim to comprehensively quantify the uncertainty of an outcome variable given covariates. Within a causality-inspired framework, we investigate the invariance and robustness of probabilistic predictions with respect to proper scoring rules. We show that arbitrary distribution shifts do not, in general, admit invariant and robust probabilistic predictions, in contrast to the setting of point prediction. We illustrate how to choose evaluation metrics and restrict the class of distribution shifts to allow for identifiability and invariance in the prototypical Gaussian heteroscedastic linear model. Motivated by these findings, we propose a method to yield invariant probabilistic predictions, called IPP, and study the consistency of the underlying parameters. Finally, we demonstrate the empirical performance of our proposed procedure on simulated as well as on single-cell data.
• Abstract（参考訳）: 近年,トレーニングデータとテストデータ間の分布変化において,ロバストな性能を示す統計手法への関心が高まっている。 関連研究の多くは2乗誤差損失を伴う点予測に焦点をあてているが、この記事では、共変量による結果変数の不確かさを包括的に定量化することを目的とした確率的予測に焦点をあてる。 因果関係に着想を得た枠組みの中で、適切なスコアリングルールに関する確率的予測の不変性と堅牢性について検討する。 任意の分布シフトは、一般に、点予測の設定とは対照的に、不変かつ頑健な確率的予測を認めないことを示す。 原型的ガウス的ヘテロスセダスティック線形モデルにおいて、評価指標を選択し、分布シフトのクラスを制限し、識別可能性と不変性を許容する方法について述べる。 そこで本研究では,IPPと呼ばれる不変確率予測手法を提案し,その基礎となるパラメータの整合性について検討する。 最後に,提案手法のシミュレーションおよび単一セルデータ上での実証的な性能を示す。

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