論文の概要: When to Trust Confidence Thresholding: Calibration Diagnostics for Pseudo-Labelled Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12780v1
• Date: Tue, 12 May 2026 21:49:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.703313
• Title: When to Trust Confidence Thresholding: Calibration Diagnostics for Pseudo-Labelled Regression
• Title（参考訳）: 信頼度を信頼する時--擬似ラベル回帰の校正診断
• Abstract要約: 標準的なプラクティスは、信頼性カットオフで校正されたスコアをしきい値にし、ハードラベルを真実として扱うことである。 疑似ラベリングパイプラインのためのキャリブレーション対応診断装置を開発した。 我々は、下流回帰係数において信頼しきい値が誘導する減衰バイアスの閉形式式を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Calibrated probability outputs of trained classifiers are increasingly used as inputs to downstream regression estimands such as effects, prevalences, or disparities for a latent group observed only on a small labelled subset. A standard practice is to threshold the calibrated score at a confidence cutoff and treat the hard label as the truth. Building on a recent identification result for the underlying moment equation, we develop a calibration-aware diagnostic apparatus for pseudo-labelling pipelines. We derive a closed-form expression for the attenuation bias that confidence thresholding induces in the downstream regression coefficient, and show that the bias can be predicted, before any inference is run, from the residual score variance $V^{*}=\mathbb{E}[\operatorname{Var}(p\mid X)]$ on the unlabelled set after partialling out the downstream controls $X$. We further obtain a sharp sensitivity bound under bounded calibration drift, and identify the boundary $V^{*}=0$, which holds iff $p$ is a deterministic function of $X$; this motivates a structural separation between classifier features $W$ and downstream controls $X\subsetneq W$. Five controlled simulations and a UCI Adult illustration trace the predictions. The contribution is operational: a $(V^{*}, κ)$ decision rule that practitioners can compute from any classifier output to decide whether confidence thresholding is safe.
• Abstract（参考訳）: 訓練された分類器の校正された確率出力は、小さなラベル付き部分集合でのみ観察される潜伏群に対する効果、有病率、不一致などの下流回帰推定への入力として、ますます用いられる。 標準的なプラクティスは、信頼性カットオフで校正されたスコアをしきい値にし、ハードラベルを真実として扱うことである。 近年のモーメント方程式の同定結果に基づいて,疑似ラベリングパイプラインのキャリブレーション対応診断装置を開発した。 我々は、信頼度閾値が下流回帰係数で誘導する減衰バイアスの閉形式式を導出し、残差値の分散である$V^{*}=\mathbb{E}[\operatorname{Var}(p\mid X)]$から、下流制御を部分化した後の未競合集合上で、任意の推論が実行される前にバイアスを予測可能であることを示す。 さらに、有界キャリブレーションドリフトの下で有界な鋭い感度を求め、その境界である$V^{*}=0$は、iff$p$は$X$の決定論的関数であり、これは分類器の特徴である$W$と下流制御の$X\subsetneq W$の構造的分離を動機付ける。 5つの制御されたシミュレーションとUCIアダルトイラストは予測を辿った。 a $(V^{*}, κ)$ decision rule that practices can compute from any classifier output to determine whether confidence thresholding is safe。

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