論文の概要: MEC: Machine-Learning-Assisted Generalized Entropy Calibration for Semi-Supervised Mean Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05446v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 05:30:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.640313
• Title: MEC: Machine-Learning-Assisted Generalized Entropy Calibration for Semi-Supervised Mean Estimation
• Title（参考訳）: MEC:半教師付き平均推定のための機械学習支援一般化エントロピー校正
• Abstract要約: 予測駆動推論(PPI)は、小さなラベル付きサンプルでトレーニングされた機械学習予測器を利用して効率を向上させる。 機械学習支援型汎用エントロピー(MEC)は,PPIのクロスフィット・キャリブレーション重み付き変種である。 MECはラベル付きサンプルを再重み付けすることで効率を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3965477771846408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Obtaining high-quality labels is costly, whereas unlabeled covariates are often abundant, motivating semi-supervised inference methods with reliable uncertainty quantification. Prediction-powered inference (PPI) leverages a machine-learning predictor trained on a small labeled sample to improve efficiency, but it can lose efficiency under model misspecification and suffer from coverage distortions due to label reuse. We introduce Machine-Learning-Assisted Generalized Entropy Calibration (MEC), a cross-fitted, calibration-weighted variant of PPI. MEC improves efficiency by reweighting labeled samples to better align with the target population, using a principled calibration framework based on Bregman projections. This yields robustness to affine transformations of the predictor and relaxes requirements for validity by replacing conditions on raw prediction error with weaker projection-error conditions. As a result, MEC attains the semiparametric efficiency bound under weaker assumptions than existing PPI variants. Across simulations and a real-data application, MEC achieves near-nominal coverage and tighter confidence intervals than CF-PPI and vanilla PPI.
• Abstract（参考訳）: 高品質なラベルの取得にはコストがかかるが、ラベルなしの共変量はしばしば豊富であり、信頼性のある不確実性定量化を伴う半教師付き推論手法を動機付けている。 予測駆動推論(PPI)は、小さなラベル付きサンプルで訓練された機械学習予測器を利用して効率を向上するが、モデル不特定の下で効率が低下し、ラベル再利用によるカバレッジ歪みに悩まされる可能性がある。 機械学習支援型一般エントロピー校正法(MEC)を導入する。 MECは、ブレグマン射影に基づく原理的な校正フレームワークを用いて、ラベル付きサンプルを再重み付けして、ターゲットの個体群との整合性を改善することで効率を向上する。 これにより、予測器のアフィン変換に対する堅牢性が得られ、生の予測誤差の条件をより弱い予測エラー条件に置き換えることにより、妥当性の要求を緩和する。 その結果、MEC は既存の PPI 変種よりも弱い仮定の下で半パラメトリック効率を得る。 シミュレーションと実データ応用を通して、MECはCF-PPIやバニラPPIよりもほぼ最小のカバレッジと厳密な信頼区間を達成する。

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