論文の概要: Predictions as Surrogates: Revisiting Surrogate Outcomes in the Age of AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09731v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 18:30:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:11:37.070728
• Title: Predictions as Surrogates: Revisiting Surrogate Outcomes in the Age of AI
• Title（参考訳）: サロゲートとしての予測:AI時代のサロゲートの成果を再考
• Authors: Wenlong Ji, Lihua Lei, Tijana Zrnic,
• Abstract要約: 我々は、生物統計学における数十年前の代理結果モデルと予測駆動推論(PPI)の新たな分野との正式な関係を確立する。 我々は、既存のPPI提案よりも効率的な統計的推論手法である、補正予測を用いた推論を開発する。 我々は,最先端の機械学習/AIモデルを活用した3つのアプリケーションを通じて,既存のPPI提案よりも有効サンプルサイズが大幅に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.569286058146343
• License:
• Abstract: We establish a formal connection between the decades-old surrogate outcome model in biostatistics and economics and the emerging field of prediction-powered inference (PPI). The connection treats predictions from pre-trained models, prevalent in the age of AI, as cost-effective surrogates for expensive outcomes. Building on the surrogate outcomes literature, we develop recalibrated prediction-powered inference, a more efficient approach to statistical inference than existing PPI proposals. Our method departs from the existing proposals by using flexible machine learning techniques to learn the optimal ``imputed loss'' through a step we call recalibration. Importantly, the method always improves upon the estimator that relies solely on the data with available true outcomes, even when the optimal imputed loss is estimated imperfectly, and it achieves the smallest asymptotic variance among PPI estimators if the estimate is consistent. Computationally, our optimization objective is convex whenever the loss function that defines the target parameter is convex. We further analyze the benefits of recalibration, both theoretically and numerically, in several common scenarios where machine learning predictions systematically deviate from the outcome of interest. We demonstrate significant gains in effective sample size over existing PPI proposals via three applications leveraging state-of-the-art machine learning/AI models.
• Abstract（参考訳）: 我々は、生物統計学と経済学における数十年前の代理結果モデルと、予測駆動推論(PPI)の新たな分野との正式な関係を確立する。 この接続は、AI時代に普及した事前訓練されたモデルの予測を、高価な結果のためのコスト効果のサロゲートとして扱う。 代用結果の文献に基づいて、既存のPPI提案よりも効率的な統計的推論手法である、再検討された予測駆動推論を開発する。 我々の手法は、フレキシブルな機械学習技術を用いて、リカレーションと呼ばれるステップを通じて最適な「出力損失」を学習することで、既存の提案から逸脱する。 重要な点として、最適なインプット損失が不完全であると推定された場合でも、利用可能な真の結果のみに依存する推定器を常に改善し、その推定値が一定であれば、PPI推定器間で最小の漸近分散を達成する。 計算上,対象パラメータを定義する損失関数が凸であれば,その最適化目標は凸である。 さらに、機械学習予測が興味ある結果から体系的に逸脱するいくつかの一般的なシナリオにおいて、理論的にも数値的にも再校正の利点を解析する。 我々は,最先端の機械学習/AIモデルを活用した3つのアプリケーションを通じて,既存のPPI提案よりも有効サンプルサイズが大幅に向上したことを示す。

関連論文リスト

• Smart Predict-then-Optimize Method with Dependent Data: Risk Bounds and Calibration of Autoregression [7.369846475695131]
  本稿では,決定段階における最適化問題を直接対象とする自己回帰型SPO手法を提案する。 我々は, 絶対損失と最小二乗損失と比較して, SPO+サロゲートの有効性を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T17:02:04Z)
• Imputation for prediction: beware of diminishing returns [12.424671213282256]
  失敗の値はさまざまな分野に分散しており、予測モデルをトレーニングしデプロイする上での課題を提起している。 最近の理論的および実証的な研究は、単純な定数計算が一貫性と競争力を持つことを示唆している。 本研究の目的は, 先進的な計算手法への投資が, 予測精度を著しく向上させるかどうかを明らかにすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T09:01:06Z)
• Stratified Prediction-Powered Inference for Hybrid Language Model Evaluation [62.2436697657307]
  予測駆動推論(英: Prediction-powered Inference, PPI)は、人間ラベル付き限られたデータに基づいて統計的推定を改善する手法である。 我々はStratPPI(Stratified Prediction-Powered Inference)という手法を提案する。 単純なデータ階層化戦略を用いることで,基礎的なPPI推定精度を大幅に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T17:37:39Z)
• Reduced-Rank Multi-objective Policy Learning and Optimization [57.978477569678844]
  実際には、因果研究者は先験を念頭において1つの結果を持っていない。 政府支援の社会福祉プログラムでは、政策立案者は貧困の多次元的性質を理解するために多くの成果を集めている。 本稿では、最適政策学習の文脈において、複数の結果に対するデータ駆動型次元性推論手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T08:16:30Z)
• PPI++: Efficient Prediction-Powered Inference [31.403415618169433]
  PPI++: 小さなラベル付きデータセットと、通常より大きな機械学習予測データセットに基づく推定と推測の方法論を提案する。 これらの手法は、利用可能な予測の品質に自動的に適応し、容易に計算可能な信頼セットを得る。 PPI++は予測駆動推論(PPI)に基づいており、同じ問題設定をターゲットとし、計算効率と統計効率を改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T17:59:04Z)
• Robust Losses for Decision-Focused Learning [2.9652474178611405]
  決定にフォーカスした学習は、最適下決定を行うことで後悔を最小限に抑えるために予測モデルを訓練することを目的としている。 経験的最適決定は期待された最適決定と大きく異なるため、経験的後悔は非効果的な代理となり得る。 より強固に予測された後悔を近似する3つの新しい損失関数を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T15:45:10Z)
• Prediction-Oriented Bayesian Active Learning [51.426960808684655]
  予測情報ゲイン(EPIG)は、パラメータではなく予測空間における情報ゲインを測定する。 EPIGは、さまざまなデータセットやモデルにわたるBALDと比較して、予測パフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T10:59:57Z)
• Uncertainty-Aware Instance Reweighting for Off-Policy Learning [63.31923483172859]
  本研究では,不確実性を考慮した逆確率スコア推定器 (UIPS) を提案する。 実世界の3つのレコメンデーションデータセットを用いた実験結果から,提案したUIPS推定器の有効サンプル効率が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T11:42:26Z)
• Double Robust Representation Learning for Counterfactual Prediction [68.78210173955001]
  そこで本稿では, 対実予測のための2次ロバスト表現を学習するための, スケーラブルな新しい手法を提案する。 我々は、個々の治療効果と平均的な治療効果の両方に対して、堅牢で効率的な対実的予測を行う。 このアルゴリズムは,実世界の最先端技術と合成データとの競合性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:39:26Z)
• Nonparametric inverse probability weighted estimators based on the highly adaptive lasso [0.966840768820136]
  非パラメトリック逆確率重み付き推定器は非効率であり、次元性の呪いに苦しむことが知られている。 高度適応型ラッソのアンダースムーシングにより重み付け機構を推定する非パラメトリック逆確率重み付き推定器のクラスを提案する。 我々の開発は、大規模統計モデルと様々な問題設定における効率的な逆確率重み付き推定器の構築に幅広い意味を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T17:49:46Z)
• Machine learning for causal inference: on the use of cross-fit estimators [77.34726150561087]
  より優れた統計特性を得るために、二重ローバストなクロスフィット推定器が提案されている。 平均因果効果(ACE)に対する複数の推定器の性能評価のためのシミュレーション研究を行った。 機械学習で使用する場合、二重確率のクロスフィット推定器は、バイアス、分散、信頼区間のカバレッジで他のすべての推定器よりも大幅に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-21T23:09:55Z)

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。