論文の概要: Causal Inference Tools for a Better Evaluation of Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01392v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 10:03:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 21:19:25.830255
- Title: Causal Inference Tools for a Better Evaluation of Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習のより良い評価のための因果推論ツール
- Authors: Michaël Soumm,
- Abstract要約: 本稿では、通常最小方形回帰(OLS)、可変解析(ANOVA)、ロジスティック回帰(ロジスティック回帰)などの重要な統計手法を紹介する。
この文書は研究者や実践者のガイドとして機能し、これらのテクニックがモデル行動、パフォーマンス、公平性に対する深い洞察を提供する方法について詳述している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present a comprehensive framework for applying rigorous statistical techniques from econometrics to analyze and improve machine learning systems. We introduce key statistical methods such as Ordinary Least Squares (OLS) regression, Analysis of Variance (ANOVA), and logistic regression, explaining their theoretical foundations and practical applications in machine learning evaluation. The document serves as a guide for researchers and practitioners, detailing how these techniques can provide deeper insights into model behavior, performance, and fairness. We cover the mathematical principles behind each method, discuss their assumptions and limitations, and provide step-by-step instructions for their implementation. The paper also addresses how to interpret results, emphasizing the importance of statistical significance and effect size. Through illustrative examples, we demonstrate how these tools can reveal subtle patterns and interactions in machine learning models that are not apparent from traditional evaluation metrics. By connecting the fields of econometrics and machine learning, this work aims to equip readers with powerful analytical tools for more rigorous and comprehensive evaluation of AI systems. The framework presented here contributes to developing more robust, interpretable, and fair machine learning technologies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エコノメトリから厳密な統計手法を適用し,機械学習システムの解析と改善を行う包括的フレームワークを提案する。
本稿では,通常最小方形(OLS)回帰,ANOVA(Analytic of Variance)回帰,ロジスティック回帰などの重要な統計手法を紹介し,その理論的基礎と機械学習評価における実践的応用について説明する。
この文書は研究者や実践者のガイドとして機能し、これらのテクニックがモデル行動、パフォーマンス、公平性に対する深い洞察を提供する方法について詳述している。
本稿では,各手法の背景にある数学的原理を概説し,その仮定と限界について議論し,その実装について段階的に説明する。
また、統計的意義と効果サイズの重要性を強調して、結果の解釈方法についても論じる。
具体例を通して、従来の評価指標から明らかでない機械学習モデルにおいて、これらのツールがどのように微妙なパターンや相互作用を明らかにするかを実証する。
この研究は、計量学と機械学習の分野を結びつけることによって、AIシステムのより厳密で包括的な評価を行うための強力な分析ツールを読者に提供することを目的としている。
ここで提示されるフレームワークは、より堅牢で、解釈可能で、公正な機械学習技術の開発に寄与する。
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