論文の概要: Exact and Certified Data Shapley for Weighted k-Nearest-Neighbor Regression and Soft-Label Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11956v2
• Date: Mon, 20 Jul 2026 14:41:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 14:24:57.302542
• Title: Exact and Certified Data Shapley for Weighted k-Nearest-Neighbor Regression and Soft-Label Prediction
• Title（参考訳）: 軽量k-Nearest-Nighbor回帰とSoft-Label予測のための厳密かつ認証されたデータ共有
• Abstract要約: 厳密なアルゴリズムは、最寄りの分類と回帰のために存在する。 重み付き回帰とソフトラベル予測は正確な手法に抵抗している。 オープンソースでCPUのみのライブラリをリリースしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data Shapley answers which training points are worth what, and its nearest-neighbor specialization is the version actually deployed, shipped by toolkits such as pyDVL and OpenDataVal. Exact algorithms exist for unweighted nearest-neighbor classification and regression, and recently for weighted classification; weighted regression and soft-label prediction have resisted, the only exact method being enumeration exponential in the neighborhood size. The obstruction, in the prior authors' own words, is that the weighted regression prediction is a ratio of two coalition-dependent weighted sums: its normalization denominator blocks the additive and threshold routes, and leaves the counting route exponential in the target resolution. We close this gap with a counting dynamic program over the joint integer state of accumulated weight and weighted target, a minimal sufficient statistic for the ratio; it is exact, pseudo-polynomial, and matched exhaustive enumeration with zero mismatch. We add a certified approximation scheme for continuous weights and targets carrying a machine-checkable per-value certificate, a complexity landscape delimiting the exact problem, and a soft-label extension. We release an open-source, CPU-only library and the first exact weighted-regression ground truth. On mislabel detection our exact values are statistically equivalent to Monte-Carlo Data Shapley; exactness instead buys determinism, a certified bound, and an auditing reference, and it puts a measured price on approximation.
• Abstract（参考訳）: トレーニングポイントに価値があるData Shapleyの答えは、pyDVLやOpenDataValといったツールキットが実際にデプロイしたバージョンである。 厳密なアルゴリズムは、非重み付き最寄りの分類と回帰、近年は重み付き分類、重み付き回帰とソフトラベル予測が抵抗している。 従来の著者自身の言葉では、重み付き回帰予測は2つの連立依存重み付き和の比率である。 このギャップを、累積重みと重み付け対象の合同整数状態上の数え上げ動的プログラムで埋め、その比率に十分最小の統計量を与える。 連続重み付けのための認証された近似スキームと、マシンチェック可能な1値証明書、正確な問題を識別する複雑性ランドスケープ、ソフトラベル拡張を含むターゲットを追加する。 オープンソースでCPUのみのライブラリをリリースしています。 正確な値はモンテカルロのデータ共有と統計的に等価であり、正確さは代わりに決定論、認定境界、監査基準を購入し、近似に測定価格を付けます。

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