온라인 적응적 선별 예측 모델의 실시간 오류율 제어를 위한 일반적인 알고리즘

Conceitos essenciais

온라인 선별 예측 문제에서 실시간 오류율을 정확하게 제어하는 일반적인 프레임워크인 CAS(Calibration after Adaptive Selection)를 제안한다. CAS는 선별 이벤트를 고려하여 선별 조건부 보장을 달성하며, 다양한 선별 규칙에 대해 실시간 오류율을 목표 수준 이하로 제어할 수 있다.

Resumo

이 논문은 온라인 선별 예측 문제에서 실시간 오류율을 정확하게 제어하는 일반적인 프레임워크인 CAS(Calibration after Adaptive Selection)를 제안한다.

주요 내용은 다음과 같다:

1. CAS는 선별 이벤트를 고려하여 선별 조건부 보장을 달성한다. 의사결정 기반 선별 규칙과 대칭 임계값 기반 선별 규칙에 대해 CAS는 분포 무관적으로 정확한 선별 조건부 보장을 제공한다.

2. 의사결정 기반 선별 규칙에 대해 CAS는 목표 수준 이하로 실시간 오류율을 정확하게 제어할 수 있다. 대칭 임계값 기반 선별 규칙에 대해서도 실시간 오류율의 상한을 제공한다.

3. 온라인 데이터의 분포 변화에 대응하기 위해 CAS를 동적 적응 컨포멀 추론 방법에 통합하여 장기적인 오류율 제어를 달성한다.

4. 실험 결과를 통해 CAS가 다른 방법들에 비해 오류율 제어와 예측 구간 크기 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인한다.

Estatísticas

선별 지표 St가 1일 때, 선별된 보정 데이터 집합 bCt의 크기 | bCt | + 1은 선별 확률 pt와 관련이 있다.
의사결정 기반 선별 규칙에서, 선별 지표 St와 과거 선별 지표 {Si}t-1
i=0의 곱은 대칭적이다.
대칭 임계값 기반 선별 규칙에서, At({Vi}i∈Ht)의 변화량은 σt 이내로 안정적이다.

Citações

"CAS는 선별 이벤트를 고려하여 선별 조건부 보장을 달성하며, 다양한 선별 규칙에 대해 실시간 오류율을 목표 수준 이하로 제어할 수 있다."
"CAS를 동적 적응 컨포멀 추론 방법에 통합하여 장기적인 오류율 제어를 달성할 수 있다."

Principais Insights Extraídos De

CAS

by Yajie Bao,Yu... às arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07728.pdf

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