論文の概要: Cheap and Powerful Tests for Supervised Subspaces: Per-Component Inference for PLS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.36307v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 21:42:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.033738
• Title: Cheap and Powerful Tests for Supervised Subspaces: Per-Component Inference for PLS
• Title（参考訳）: スーパービジョン部分空間のチープ・パワーフルテスト:PSSのコンポーネントごとの推論
• Abstract要約: 我々は、教師付き部分空間のホールドアウトORS修正に対する推論を減らす。 我々は,合成測地,2つのNIRケミカルデータセット,言語間単語埋め込み回帰について検証した。 提案された試験はCV-permutation-Q2よりも高出力であり、そのコストのごく一部である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Partial Least Squares (PLS) regression extracts a few outcome-aligned directions in a high-dimensional X and is widely used across applied science, but inference on the resulting fit is either expensive, biased and discouraged, or absent. We reduce inference to held-out OLS refits of the supervised subspace, a primitive shared by PLS, supervised PCA, and linear probes, and supply two tests using held-out correlations: a Nadeau-Bengio corrected asymptotic t-test as a fast approximation, and a permutation test with comparable power, finite-sample valid under outcome-predictor independence and iid rows. Held-out predictions are unchanged under any orthogonal rebasing of the supervised span, so an interpretable basis such as varimax inherits the joint claim but not a per-axis p-value; per-component claims come from a fixed-sequence test on the PLS extraction order. We validate on synthetic geometries, two NIR chemometric datasets, and cross-lingual word-embedding regressions; the exact test also transfers to supervised PCA and a ridge probe. The proposed tests have more power than CV-permutation-Q^2, at a fraction of its cost. A pre-run check on n and the spectrum of X says when the approximation is safe. We release a Rust library with Python, R, and Julia bindings, plus a Python text pipeline.
• Abstract（参考訳）: 部分最小正方形(PLS)回帰は、高次元のXにおいていくつかの結果整列方向を抽出し、応用科学で広く用いられているが、その結果の適合性に関する推論は高価、偏りがあり、無視されるか、欠落している。 教師付き部分空間(PLS)、教師付きPCA(英語版)、線形プローブ(英語版)によって共有されるプリミティブ(英語版))のホールドアウトORS補正に対する推論を減らし、ホールドアウト相関を用いて2つのテスト(Nadeau-Bengio corrected asymptotic t-test as a fast approximation, and a permutation test with comparable power, finite-sample valid under outcome-predictor independent and iid rows)を提供する。 ヘルドアウト予測は教師付きスパンの直交再ベースの下では変化しないので、ヴァリマックスのような解釈可能な基底は結合クレームを継承するが、軸当たりのp-値ではない。 我々は,合成測地,2つのNIRケミカルデータセット,および言語間単語埋め込みレグレッションを検証し,正確なテストも教師付きPCAとリッジプローブに転送する。 提案した試験はCV-permutation-Q^2よりもコストのごく一部で高出力である。 n の事前チェックと X のスペクトルは近似が安全であることを言う。 Python、R、JuliaバインディングとPythonテキストパイプラインを備えたRustライブラリをリリースしています。

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