Überprüfung der Annahme der vollständig zufälligen Auswahl in der Positiv-Unlabeled-Lernung

核心概念

Das Ziel ist es, einen relativ einfachen und recheneffizenten Test zu entwickeln, um zu überprüfen, ob die beobachteten Daten der SCAR-Annahme (Selected Completely at Random) entsprechen oder ob die realistischere SAR-Annahme (Selected at Random) zutrifft.

摘要

Der Artikel befasst sich mit dem Positiv-Unlabeled-Lernen, bei dem das Ziel ist, einen binären Klassifikator auf der Grundlage von Trainingsdaten zu trainieren, die positive und unlabeled Instanzen enthalten. Die Modellierung von PU-Daten erfordert bestimmte Annahmen über den Labelingmechanismus, der beschreibt, welche positiven Beobachtungen mit einem Label versehen werden.
Die einfachste Annahme ist SCAR (Selected Completely at Random), bei der die Propensity-Score-Funktion, also die Wahrscheinlichkeit, eine positive Beobachtung zu labeln, konstant ist. Eine realistischere Annahme ist SAR (Selected at Random), bei der die Propensity-Score-Funktion allein von dem beobachteten Merkmalsvektor abhängt.
Die Autoren schlagen einen relativ einfachen und recheneffizienten Test vor, um zu überprüfen, ob die beobachteten Daten der SCAR-Annahme entsprechen. Der Test besteht aus zwei Schritten: Zuerst wird die Menge der positiven Beobachtungen approximiert, dann werden künstliche Labels erzeugt, die der SCAR-Situation entsprechen, um die Verteilung der Teststatistik unter der Nullhypothese der SCAR-Annahme nachzuahmen.
In Experimenten zeigen die Autoren, dass der Test verschiedene Abweichungen von der SCAR-Situation erfolgreich erkennt und gleichzeitig die Kontrolle des Fehlers 1. Art möglich ist. Der vorgeschlagene Test kann als Vorverarbeitungsschritt empfohlen werden, um zu entscheiden, welcher endgültige PU-Algorithmus in Fällen gewählt werden soll, in denen die Natur des Labelingmechanismus nicht bekannt ist.

統計資料

Die Wahrscheinlichkeit, eine positive Beobachtung zu labeln, hängt nicht vom Merkmalsvektor ab (SCAR-Annahme).
Die Wahrscheinlichkeit, eine positive Beobachtung zu labeln, hängt vom Merkmalsvektor ab (SAR-Annahme).

引述

"SCAR-basierte Algorithmen sind relativ einfach und recheneffizient. Die SCAR-Annahme ist jedoch in vielen praktischen Situationen nicht erfüllt."
"Eine viel realistischere Annahme ist SAR (Selected at Random), die besagt, dass die Propensity-Score-Funktion allein vom beobachteten Merkmalsvektor abhängt."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Verifying the Selected Completely at Random Assumption in Positive-Unlabeled Learning

by Pawe... 於 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00145.pdf

深入探究

Wie könnte man den vorgeschlagenen Test erweitern, um auch Fälle zu berücksichtigen, in denen die Klassenpriori nicht bekannt ist?

Um den vorgeschlagenen Test zu erweitern und auch Fälle zu berücksichtigen, in denen die Klassenpriori nicht bekannt ist, könnte man eine Methode verwenden, die die Schätzung der Klassenpriori mit einbezieht. Anstelle der Annahme, dass die Klassenpriori bekannt ist, könnte man einen Schätzwert für die Klassenpriori verwenden. Dies könnte beispielsweise durch die Verwendung von Schätzmethoden wie Maximum-Likelihood-Schätzung oder Kreuzvalidierung erfolgen.
Eine Möglichkeit wäre, die Schätzung der Klassenpriori in den Algorithmus zur Bestimmung des positiven Satzes zu integrieren. Indem man die Schätzung der Klassenpriori in den Schritt einbezieht, in dem der positive Satz approximiert wird, kann man den Test anpassen, um auch in Fällen ohne Kenntnis der Klassenpriori zu funktionieren.
Durch die Berücksichtigung der Unsicherheit in Bezug auf die Klassenpriori könnte der Test robuster und anpassungsfähiger werden, um eine Vielzahl von Szenarien in der Praxis zu bewältigen.

Wie könnte man den Test nutzen, um die Robustheit von PU-Lernalgorithmen gegenüber Abweichungen von der SCAR-Annahme zu untersuchen?

Um die Robustheit von PU-Lernalgorithmen gegenüber Abweichungen von der SCAR-Annahme zu untersuchen, könnte man den Test verwenden, um verschiedene Szenarien zu simulieren und zu analysieren, wie gut die Algorithmen mit diesen Abweichungen umgehen können.
Man könnte den Test mit verschiedenen Labeling-Strategien und Parametereinstellungen durchführen, um zu sehen, wie sich die Algorithmen verhalten, wenn die Annahmen nicht erfüllt sind. Durch die Variation von Parametern wie dem Grad der Abweichung von der SCAR-Annahme oder der Größe des positiven Satzes kann man die Auswirkungen auf die Leistung der Algorithmen untersuchen.
Darüber hinaus könnte man den Test verwenden, um die Empfindlichkeit der Algorithmen gegenüber verschiedenen Arten von Abweichungen zu bewerten. Indem man die Ergebnisse des Tests analysiert und vergleicht, kann man feststellen, welche Algorithmen am besten mit Abweichungen von der SCAR-Annahme umgehen können und welche anfälliger dafür sind. Dies kann wichtige Einblicke liefern, um die Auswahl und Anpassung von PU-Lernalgorithmen in realen Anwendungen zu verbessern.