論文の概要: Leveraging Uncertainty Estimates To Improve Classifier Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11723v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 12:40:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 18:49:53.030387
• Title: Leveraging Uncertainty Estimates To Improve Classifier Performance
• Title（参考訳）: 不確実性推定による分類器の性能向上
• Authors: Gundeep Arora, Srujana Merugu, Anoop Saladi, Rajeev Rastogi
• Abstract要約: バイナリ分類では、正のクラスのモデルスコアが、アプリケーション要求に基づいて選択されたしきい値を超えるかどうかに基づいて、インスタンスのラベルを予測する。 しかし、モデルスコアは真の肯定率と一致しないことが多い。 これは特に、クラス間の差分サンプリングを含むトレーニングや、トレインとテスト設定間の分散ドリフトがある場合に当てはまる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4951754159063295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Binary classification involves predicting the label of an instance based on whether the model score for the positive class exceeds a threshold chosen based on the application requirements (e.g., maximizing recall for a precision bound). However, model scores are often not aligned with the true positivity rate. This is especially true when the training involves a differential sampling across classes or there is distributional drift between train and test settings. In this paper, we provide theoretical analysis and empirical evidence of the dependence of model score estimation bias on both uncertainty and score itself. Further, we formulate the decision boundary selection in terms of both model score and uncertainty, prove that it is NP-hard, and present algorithms based on dynamic programming and isotonic regression. Evaluation of the proposed algorithms on three real-world datasets yield 25%-40% gain in recall at high precision bounds over the traditional approach of using model score alone, highlighting the benefits of leveraging uncertainty.
• Abstract（参考訳）: バイナリ分類は、正のクラスのモデルスコアがアプリケーション要求に基づいて選択されたしきい値を超えるかどうかに基づいてインスタンスのラベルを予測することを含む(例えば、精度境界のリコールを最大化する)。 しかし、モデルスコアは真の肯定率と一致しないことが多い。 これは特に、クラス間の差分サンプリングを含むトレーニングや、トレインとテスト設定間の分散ドリフトがある場合に当てはまる。 本稿では,モデルスコア推定バイアスが不確かさとスコア自身の両方に依存するという理論的解析と実証的証拠を提供する。 さらに,決定境界の選択をモデルスコアと不確実性の両方の観点から定式化し,npハードであることを証明し,動的計画法と等張回帰法に基づくアルゴリズムを提案する。 提案した3つの実世界のデータセットに対するアルゴリズムの評価は、モデルスコアのみを使用する従来のアプローチよりも精度の高いバウンダリで25%-40%のリコールを達成し、不確実性を活用するメリットを強調している。

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