論文の概要: A Comparative Analysis of Wealth Index Predictions in Africa between three Multi-Source Inference Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01631v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 18:03:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 01:49:25.766797
• Title: A Comparative Analysis of Wealth Index Predictions in Africa between three Multi-Source Inference Models
• Title（参考訳）: 3つのマルチソース推論モデルによるアフリカにおけるウェルス指数予測の比較分析
• Authors: Márton Karsai, János Kertész, Lisette Espín-Noboa,
• Abstract要約: 我々は,Chi et al. (2022) が推定するRelative Wealth Index (RWI) とLee and Braithwaite (2022) とEsp'in-Noboa et al. (2023) が推定するInternational Wealth Index (IWI) を比較した。 以上の結果から,Chi et al. と Esp'in-Noboa et al. の予測は,トレーニングセットの異なる時間枠による差が予想される一般GDPの傾向と一致していることがわかった。しかし,Lee と Braithwaite の予測は,モデルの有効性に関する潜在的な問題として,大きく変化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.02730969268472861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Poverty map inference is a critical area of research, with growing interest in both traditional and modern techniques, ranging from regression models to convolutional neural networks applied to tabular data, images, and networks. Despite extensive focus on the validation of training phases, the scrutiny of final predictions remains limited. Here, we compare the Relative Wealth Index (RWI) inferred by Chi et al. (2022) with the International Wealth Index (IWI) inferred by Lee and Braithwaite (2022) and Esp\'in-Noboa et al. (2023) across six Sub-Saharan African countries. Our analysis focuses on identifying trends and discrepancies in wealth predictions over time. Our results show that the predictions by Chi et al. and Esp\'in-Noboa et al. align with general GDP trends, with differences expected due to the distinct time-frames of the training sets. However, predictions by Lee and Braithwaite diverge significantly, indicating potential issues with the validity of the model. These discrepancies highlight the need for policymakers and stakeholders in Africa to rigorously audit models that predict wealth, especially those used for decision-making on the ground. These and other techniques require continuous verification and refinement to enhance their reliability and ensure that poverty alleviation strategies are well-founded.
• Abstract（参考訳）: 貧困マップ推論は、回帰モデルから、表のデータ、画像、ネットワークに適用される畳み込みニューラルネットワークまで、伝統的な技術と現代的な技術の両方に関心を抱く研究領域である。 トレーニングフェーズの検証に重点を置いているにもかかわらず、最終的な予測の精査は依然として限られている。 ここでは,Chi et al (2022) が推定するRelative Wealth Index (RWI) とLee and Braithwaite (2022) とEsp\in-Noboa et al (2023) が推定するInternational Wealth Index (IWI) を比較した。 我々の分析は、時間とともに富の予測の傾向と相違点を特定することに焦点を当てている。 以上の結果から,Chi et al と Esp\in-Noboa et al の予測は,トレーニングセットの異なる時間枠による差が期待される一般GDPの傾向と一致していることがわかった。 しかし、Lee と Braithwaite の予測は大きく分岐し、モデルの妥当性に潜在的な問題が示唆された。 アフリカの政策立案者や利害関係者が、富、特に地上での意思決定に使用されるモデルを厳格に監査する必要性を浮き彫りにしている。 これらの技術は、信頼性を高め、貧困緩和戦略が十分に確立されていることを保証するために、継続的な検証と改善を必要とします。

関連論文リスト

• DemOpts: Fairness corrections in COVID-19 case prediction models [0.24999074238880484]
  美術深層学習モデルの現状は、人種や民族間で大きく異なる予測誤差を出力することを示している。 本稿では,潜在的なバイアス付きデータセットに基づいてトレーニングされたディープラーニングに基づく予測モデルの公平性を高めるために,新しいデバイアス化手法であるDemOptsを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-15T16:22:46Z)
• A comparative study of conformal prediction methods for valid uncertainty quantification in machine learning [0.0]
  論文は、誰もが不確実性に気付いていて、それがどれほど重要か、そしてそれを恐れずにそれをどのように受け入れるか、という世界を探求しようとします。 しかし、正確な不確実性推定を誰でも得るための特定のフレームワークが選別され、分析される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T13:19:33Z)
• Using Pre-training and Interaction Modeling for ancestry-specific disease prediction in UK Biobank [69.90493129893112]
  近年のゲノムワイド・アソシエーション(GWAS)研究は、複雑な形質の遺伝的基盤を明らかにしているが、非ヨーロッパ系個体の低発現を示している。 そこで本研究では,マルチオミクスデータを用いて,多様な祖先間での疾患予測を改善することができるかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T16:39:50Z)
• Uncertainty in Graph Neural Networks: A Survey [50.63474656037679]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な現実世界のアプリケーションで広く使われている。 しかし、多様な情報源から生じるGNNの予測的不確実性は、不安定で誤った予測につながる可能性がある。 本調査は,不確実性の観点からGNNの概要を概観することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T21:54:52Z)
• Learning for Counterfactual Fairness from Observational Data [62.43249746968616]
  公正な機械学習は、人種、性別、年齢などの特定の保護された(感受性のある)属性によって記述されるある種のサブグループに対して、学習モデルのバイアスを取り除くことを目的としている。 カウンターファクトフェアネスを達成するための既存の手法の前提条件は、データに対する因果モデルの事前の人間の知識である。 本研究では,新しいフレームワークCLAIREを提案することにより,因果関係を付与せずに観測データから対実的に公正な予測を行う問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T04:08:29Z)
• Travel Demand Forecasting: A Fair AI Approach [0.9383397937755517]
  本研究では,公正で高精度な旅行需要予測モデルを開発するための新しい手法を提案する。 具体的には、予測精度と保護属性の相関を明示的に測定する、新しい公正規則化項を導入する。 その結果,提案手法は,予測精度を維持しつつ,複数の保護属性の公平性を効果的に向上させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T03:16:54Z)
• Equality of opportunity in travel behavior prediction with deep neural networks and discrete choice models [3.4806267677524896]
  本研究では,旅行行動分析に重要な欠落次元である計算公正性を導入する。 まず、機会の平等によって計算公正性を運用し、次に、データ固有のバイアスと、モデリングによって導入されたバイアスを区別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T19:02:23Z)
• When in Doubt: Neural Non-Parametric Uncertainty Quantification for Epidemic Forecasting [70.54920804222031]
  既存の予測モデルは不確実な定量化を無視し、誤校正予測をもたらす。 不確実性を考慮した時系列予測のためのディープニューラルネットワークの最近の研究にもいくつかの制限がある。 本稿では,予測タスクを確率的生成過程としてモデル化し,EPIFNPと呼ばれる機能的ニューラルプロセスモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T18:31:47Z)
• Trust but Verify: Assigning Prediction Credibility by Counterfactual Constrained Learning [123.3472310767721]
  予測信頼性尺度は統計学と機械学習において基本的なものである。 これらの措置は、実際に使用される多種多様なモデルを考慮に入れるべきである。 この研究で開発されたフレームワークは、リスクフィットのトレードオフとして信頼性を表現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T19:52:38Z)
• Financial Data Analysis Using Expert Bayesian Framework For Bankruptcy Prediction [0.0]
  本稿では,エキスパートベイズフレームワークを用いた生成モデリングの新たな手法を提案する。 提案フレームワークの最大の利点は、モデリングプロセスに専門家の判断を明示的に取り入れることである。 提案手法は、金融や医療診断など、高度に規制された、あるいは安全性の高い応用に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T19:09:02Z)
• Accurate and Robust Feature Importance Estimation under Distribution Shifts [49.58991359544005]
  PRoFILEは、新しい特徴重要度推定法である。 忠実さと頑健さの両面で、最先端のアプローチよりも大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T05:29:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。