論文の概要: A Decision-Support Audit Protocol for Supervision Drift in Proxy-Labeled Credit-Risk Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.16102v1
• Date: Mon, 14 Sep 2026 17:20:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.154003
• Title: A Decision-Support Audit Protocol for Supervision Drift in Proxy-Labeled Credit-Risk Prediction
• Title（参考訳）: Proxy-labeled Credit-Risk Predictionにおけるスーパービジョンドリフトのための意思決定支援監査プロトコル
• Abstract要約: クレジットリスクモデルはプロキシラベルに基づいてトレーニングされるが、基準レートシフト、確率スケールシフト、特徴ラベル関係の変更を分離する指標は存在しない。 我々は,プロキシラベル付きクレジットリスク予測における監視ドリフトのための,ロックされた多信号監査プロトコルであるデザインサイエンスアーティファクトにコントリビュートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0804785116579425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Credit-risk models are trained on proxy labels and deployed under temporal and segment change, yet no single transfer metric separates base-rate shift, probability-scale shift, and feature-label relationship change. We contribute a design-science artifact: a locked, multi-signal audit protocol for supervision drift in proxy-labeled credit-risk prediction. Five layers (transfer performance, an oracle-gap probe, a calibration diagnostic, feature-label stability, and a synthetic positive control), thresholds, and decision rules were locked before interpretation; a bounded reading is a designed outcome. On a public LendingClub dataset (temporal 2013 to 2016 and cross-segment transfer), ranking is stable and oracle gaps are small; the clearest temporal signal is a prevalence and probability-scale mismatch that intercept-only diagnostic recalibration largely reduces, though its cause is not identifiable from the available release. The positive control responds only to larger injected shifts; subtler drift cannot be excluded. Mapping diagnostic patterns to governance actions is conceptual guidance, not validated here.
• Abstract（参考訳）: クレジットリスクモデルはプロキシラベルに基づいてトレーニングされ、時間的およびセグメント的な変更の下でデプロイされるが、単一の転送メトリックがベースレートシフト、確率スケールシフト、特徴ラベルの関係変更を分離することはない。 我々は,プロキシラベル付きクレジットリスク予測における監視ドリフトのための,ロックされた多信号監査プロトコルであるデザインサイエンスアーティファクトにコントリビュートする。 5つの層(伝達性能、オラクルギャッププローブ、校正診断、特徴ラベル安定性、合成正の制御)、しきい値、決定規則は解釈の前にロックされ、有界読み取りは設計された結果である。 公共のLendingClubデータセット(2013年～2016年、クロスセグメント転送)では、ランクは安定しており、オラクルギャップは小さい。 正の制御はより大きな注入されたシフトにのみ反応するが、より微妙なドリフトは排除できない。 診断パターンをガバナンスアクションにマッピングすることは概念的なガイダンスであり、ここでは検証されていない。

関連論文リスト

• A distribution-free certification framework for trustworthy crash-severity prediction [1.089614199781423]
  厳密なモデルを修正せずにラップする認証層を開発します。 テキサス州の7つのベースモデルにまたがる520万件の記録では、同層は同一の妥当性を持つ。 フレームワークは定理レベルのテストを備えたオープンソースパッケージとしてリリースされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-10T14:20:08Z)
• Conformal Changepoint Localization and Root Cause Analysis with Corrupted Observations [55.76952683833966]
  本稿では,データ破損時の信頼性設定サイズを低減するために,重み付きCONCH(W-CONCH)と重み付きCROC(W-CROC)を提案する。 画像ベースおよび実世界の変化点と根本原因ベンチマークの実験は、不確実性ベースの重み付けが信頼性セットのサイズを大幅に減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-29T05:16:59Z)
• Anytime-Valid Confirmation of Covariate Balance for Prespecified Corrections [0.6599344783327052]
  逐次的未ラベルのターゲット入力から予め特定された修正の正当性を確認する。 実験では、偽確認制御、バランス機能クラスへの局所性、KLドリフト診断、許容領域モニタリング、有限ソース効果が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-25T11:21:17Z)
• Anytime-Valid Confirmation of Label-Shift Corrections [0.6599344783327052]
  小規模の科学的展開では、ラベル付けされた目標結果が、信頼できるシフト推定には不足している可能性がある。 本研究では,ラベルシフト補正予測とソース予測との観測確率比が条件付きe値であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-12T02:03:21Z)
• Counterfactual Likelihood Tests for Indirect Influence in Private Reasoning Channels [51.56484100374058]
  本稿では,私的推論チャネル間の影響を測定するための実証実験について述べる。 この方法は、上流のプライベートブロックを長さマッチングドナーブロックに置き換え、公開トークンシーケンスと下流ターゲットを固定し、下流ターゲットの負のログに似たシフトを測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-18T20:27:43Z)
• Evidence Sufficiency Under Delayed Ground Truth: Proxy Monitoring for Risk Decision Systems [0.0]
  本稿では,4次元(完全性,新鮮性,信頼性,代表性)と意思決定対応ゲートを備えたエビデンスモデルの定式化を行う。 補完的なプロキシインジケータフレームワークは、ラベルなしで十分劣化を推定する。 このフレームワークは、ガバナンスの十分な監視手段に貢献している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-17T06:30:11Z)
• Learning Stable Predictors from Weak Supervision under Distribution Shift [2.8410059035029955]
  基盤トラストラベルが利用できない場合には、弱さやプロキシの監視から学ぶことが一般的である。 我々はこれを監督ドリフトとして形式化し、文脈間でのP(y | x, c)の変化として定義される。 我々はCRISPR-Cas13d実験において、RNA-seq応答から誘導効果を間接的に推定する実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-05T23:46:49Z)
• LATA: Laplacian-Assisted Transductive Adaptation for Conformal Uncertainty in Medical VLMs [61.06744611795341]
  医用視覚言語モデル(VLM)は医用画像の強力なゼロショット認識器である。 本研究では,ラプラシアン支援トランスダクティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ(texttttextbfLATA,ラプラシアン支援トランスダクティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ)を提案する。 texttttextbfLATAは交換性を損なうことなくゼロショット予測をシャープにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-19T16:45:38Z)
• When Does Confidence-Based Cascade Deferral Suffice? [69.28314307469381]
  カスケードは、推論コストをサンプル毎に適応的に変化させる古典的な戦略である。 deferralルールは、シーケンス内の次の分類子を呼び出すか、または予測を終了するかを決定する。 カスケードの構造に執着しているにもかかわらず、信頼に基づく推論は実際は極めてうまく機能することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T04:13:57Z)
• Tracking the risk of a deployed model and detecting harmful distribution shifts [105.27463615756733]
  実際には、デプロイされたモデルのパフォーマンスが大幅に低下しないという、良心的なシフトを無視することは理にかなっている。 我々は,警告を発射する有効な方法は,(a)良性な警告を無視しながら有害なシフトを検知し,(b)誤報率を増大させることなく,モデル性能の連続的なモニタリングを可能にすることを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T17:21:41Z)
• Weakly-Supervised Cross-Domain Adaptation for Endoscopic Lesions Segmentation [79.58311369297635]
  異なるデータセットにまたがるトランスファー可能なドメイン不変知識を探索できる,新しい弱い教師付き病巣移動フレームワークを提案する。 wasserstein quantified transferability frameworkは、広い範囲の転送可能なコンテキスト依存性を強調するために開発されている。 新規な自己監督型擬似ラベル生成器は、送信困難かつ転送容易なターゲットサンプルの両方に対して、確実な擬似ピクセルラベルを等しく提供するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T02:26:03Z)

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。