論文の概要: Classifier Calibration with ROC-Regularized Isotonic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12436v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 08:45:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:31:06.611119
• Title: Classifier Calibration with ROC-Regularized Isotonic Regression
• Title（参考訳）: ROC-regularized isotonic Regression を用いた分類器の校正
• Authors: Eugene Berta (SIERRA), Francis Bach (SIERRA), Michael Jordan (SIERRA)
• Abstract要約: 等方性回帰を用いてモノトン変換による校正集合上のクロスエントロピーを最小化する。 IRは適応的なバイナリ処理として機能し、キャリブレーション誤差をゼロにすることができるが、性能への影響は未解決である。 この一般単調な基準は、クロスエントロピー損失の低減と校正セットの過度な適合の回避のバランスを打つのに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Calibration of machine learning classifiers is necessary to obtain reliable and interpretable predictions, bridging the gap between model confidence and actual probabilities. One prominent technique, isotonic regression (IR), aims at calibrating binary classifiers by minimizing the cross entropy on a calibration set via monotone transformations. IR acts as an adaptive binning procedure, which allows achieving a calibration error of zero, but leaves open the issue of the effect on performance. In this paper, we first prove that IR preserves the convex hull of the ROC curve -- an essential performance metric for binary classifiers. This ensures that a classifier is calibrated while controlling for overfitting of the calibration set. We then present a novel generalization of isotonic regression to accommodate classifiers with K classes. Our method constructs a multidimensional adaptive binning scheme on the probability simplex, again achieving a multi-class calibration error equal to zero. We regularize this algorithm by imposing a form of monotony that preserves the K-dimensional ROC surface of the classifier. We show empirically that this general monotony criterion is effective in striking a balance between reducing cross entropy loss and avoiding overfitting of the calibration set.
• Abstract（参考訳）: 機械学習分類器の校正は、モデルの信頼性と実際の確率のギャップを埋め、信頼性と解釈可能な予測を得るために必要である。 アイソトニック回帰(IR)は、モノトン変換による校正セット上のクロスエントロピーを最小化することでバイナリ分類器の校正を目的としている。 IRは適応的なバイナリ処理として機能し、キャリブレーション誤差をゼロにすることができるが、性能への影響は未解決である。 本稿では、IRがROC曲線の凸殻を保存することを最初に証明する。 これにより、校正セットのオーバーフィットを制御しながら、分類器が校正される。 次に, 等張回帰の新たな一般化を行い, k クラスを持つクラス化子に対応する。 提案手法は, 確率単純度に基づく多次元適応型ビンニング方式を構築し, 再びゼロに等しいマルチクラスキャリブレーション誤差を実現する。 このアルゴリズムは、分類器のk次元のroc曲面を保存する単調な形式を課すことで正則化する。 この一般単調な基準は、クロスエントロピー損失の低減と校正セットの過度な適合の回避のバランスを打つのに有効であることを示す。

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