論文の概要: Active, anytime-valid risk controlling prediction sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10490v1
• Date: Sat, 15 Jun 2024 04:03:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 00:12:44.312449
• Title: Active, anytime-valid risk controlling prediction sets
• Title（参考訳）: アクティブかつ有意なリスク制御予測セット
• Authors: Ziyu Xu, Nikos Karampatziakis, Paul Mineiro,
• Abstract要約: 機械学習モデルから統計的に低いリスクを保証された予測セットを生成するためのリスク制御予測セット(RCPS)を開発する。 提案手法はこの概念を逐次設定に拡張し,データを適応的に収集しても保証する。 我々は、予測器(リスク制御保証を提供する機械学習モデル)の使用方法を説明し、RCPSの実用性をさらに向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.981405797741662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rigorously establishing the safety of black-box machine learning models concerning critical risk measures is important for providing guarantees about model behavior. Recently, Bates et. al. (JACM '24) introduced the notion of a risk controlling prediction set (RCPS) for producing prediction sets that are statistically guaranteed low risk from machine learning models. Our method extends this notion to the sequential setting, where we provide guarantees even when the data is collected adaptively, and ensures that the risk guarantee is anytime-valid, i.e., simultaneously holds at all time steps. Further, we propose a framework for constructing RCPSes for active labeling, i.e., allowing one to use a labeling policy that chooses whether to query the true label for each received data point and ensures that the expected proportion of data points whose labels are queried are below a predetermined label budget. We also describe how to use predictors (i.e., the machine learning model for which we provide risk control guarantees) to further improve the utility of our RCPSes by estimating the expected risk conditioned on the covariates. We characterize the optimal choices of label policy and predictor under a fixed label budget and show a regret result that relates the estimation error of the optimal labeling policy and predictor to the wealth process that underlies our RCPSes. Lastly, we present practical ways of formulating label policies and empirically show that our label policies use fewer labels to reach higher utility than naive baseline labeling strategies (e.g., labeling all points, randomly labeling points) on both simulations and real data.
• Abstract（参考訳）: 危険度対策に関するブラックボックス機械学習モデルの安全性を厳格に確立することは、モデル行動に関する保証を提供する上で重要である。 近年、Bates et al (JACM '24) は、機械学習モデルから統計的に低いリスクを保証された予測セットを生成するためのリスク制御予測セット (RCPS) の概念を導入している。 本手法はこの概念を逐次的設定にまで拡張し,データを適応的に収集した場合でも保証を提供し,リスク保証が常に有効であることを保証する。 さらに、アクティブなラベル付けのためのRCPSを構築するためのフレームワーク、すなわち、受信した各データポイントに対して真のラベルを照会するかを選択し、ラベルを照会したデータポイントの期待割合が所定のラベル予算以下であることを保証するラベル付けポリシーを使用できるフレームワークを提案する。 また、予測器(リスク制御保証を提供する機械学習モデル)を用いて、共変量に対する予測リスクを推定することにより、RCPSの有用性をさらに向上させる方法について述べる。 固定ラベル予算下でのラベルポリシーと予測器の最適選択を特徴付けるとともに、最適ラベルポリシーと予測器の推定誤差をRCPSの基盤となる富の過程に関連づけた後悔の結果を示す。 最後に,ラベルポリシーを定式化するための実践的な方法を提案するとともに,ラベルポリシーが,シミュレーションと実データの両方において,単純なベースラインラベリング戦略(例えば,全ての点のラベル付け,ランダムなラベル付け点)よりも有効性を高めるために,ラベルポリシーが少ないことを実証的に示す。

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