Minimax robust active learning for approximately specified regression models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We address problems of model misspecification in active learning. We suppose that an investigator will sample training input points (predictors) from a subpopulation with a chosen distribution, possibly different from that generating the underlying whole population. This is in particular justified when full knowledge of the predictors is easily acquired, but determining the responses is expensive. Having sampled the responses the investigator will estimate a, possibly incorrectly specified, regression function and then predict the responses at all remaining values of the predictors. We derive functions of the predictors , and carry out probability weighted sampling with weights proportional to . The functions are asymptotically minimax robust against the losses incurred by random measurement error in the responses, sampling variation in the inputs, and biases resulting from the model misspecification. In our applications the values of are functions of the diagonal elements of the “hat” matrix which features in a regression on the entire population; this yields an interpretation of sampling the “most influential” part of the population. Applications on simulated and benchmark data sets demonstrate the strong gains to be achieved in this manner, relative to passive learning and to previously proposed methods of active learning. We go on to illustrate the methods in the context of a case study relating ice thickness and snow depth at various locations in Canada, using a “population” of about 50,000 observations made available by Statistics Canada. The Canadian Journal of Statistics 46: 104–122; 2018 © 2017 Statistical Society of Canada
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle