論文の概要: Using Platt's scaling for calibration after undersampling -- limitations and how to address them

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18144v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 20:37:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:55:40.957327
• Title: Using Platt's scaling for calibration after undersampling -- limitations and how to address them
• Title（参考訳）: アンダーサンプリング後のキャリブレーションにPlattのスケーリングを使用する -- 制限と対処方法
• Authors: Nathan Phelps, Daniel J. Lizotte, Douglas G. Woolford,
• Abstract要約: シミュレーション研究やケーススタディを通じて解析的にPlattのスケーリングはアンダーサンプリング後のキャリブレーションには使用すべきでないことを示した。 我々は、ベースモデルの予測のロジットに、ロジスティックな一般化された加算モデルに適合する、プラットのスケーリングの修正版を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: When modelling data where the response is dichotomous and highly imbalanced, response-based sampling where a subset of the majority class is retained (i.e., undersampling) is often used to create more balanced training datasets prior to modelling. However, the models fit to this undersampled data, which we refer to as base models, generate predictions that are severely biased. There are several calibration methods that can be used to combat this bias, one of which is Platt's scaling. Here, a logistic regression model is used to model the relationship between the base model's original predictions and the response. Despite its popularity for calibrating models after undersampling, Platt's scaling was not designed for this purpose. Our work presents what we believe is the first detailed study focused on the validity of using Platt's scaling to calibrate models after undersampling. We show analytically, as well as via a simulation study and a case study, that Platt's scaling should not be used for calibration after undersampling without critical thought. If Platt's scaling would have been able to successfully calibrate the base model had it been trained on the entire dataset (i.e., without undersampling), then Platt's scaling might be appropriate for calibration after undersampling. If this is not the case, we recommend a modified version of Platt's scaling that fits a logistic generalized additive model to the logit of the base model's predictions, as it is both theoretically motivated and performed well across the settings considered in our study.
• Abstract（参考訳）: 応答が二項化され、高度に不均衡なデータモデリングでは、多数派クラスのサブセット(アンダーサンプリング)が保持されるレスポンスベースのサンプリングが、モデリングに先立ってよりバランスの取れたトレーニングデータセットを作成するためにしばしば使用される。 しかし、このアンダーサンプリングされたデータに適合するモデルは、ベースモデルと呼ばれ、非常に偏りのある予測を生成する。 このバイアスに対処するためにいくつかのキャリブレーション手法があり、そのうちの1つはPlattのスケーリングである。 ここでは、ロジスティック回帰モデルを用いて、ベースモデルの元々の予測と応答の関係をモデル化する。 アンダーサンプリング後にモデルの校正に人気があったにもかかわらず、プラットのスケーリングはこの目的のために設計されなかった。 我々の研究は、プラットのスケーリングを用いてアンダーサンプリング後のモデルのキャリブレーションを行うことの妥当性に焦点を当てた最初の詳細な研究である。 シミュレーション研究やケーススタディを通じて解析的にPlattのスケーリングは批判的思考を伴わずにアンダーサンプリング後のキャリブレーションに使用すべきでないことを示す。 もしプラットのスケーリングがデータセット全体(例えばアンダーサンプリングなしで)でトレーニングされた場合、ベースモデルのキャリブレーションに成功できたなら、プラットのスケーリングはアンダーサンプリング後のキャリブレーションに適しているかもしれない。 もしそうでなければ、理論的に動機付けされ、我々の研究で考慮された設定でうまく実行されるため、基本モデルの予測のロジットにロジスティックな一般化された加法的モデルに適合するPlattのスケーリングの修正版を推奨する。

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