On the Impact of the Utility in Semivalue-based Data Valuation

要約

Semivalueベースのデータ評価は、協同ゲーム理論の直感を使用して、各データポイントを下流タスクへの貢献を反映する値を割り当てます。
それでも、これらの値は実務家のユーティリティの選択に依存し、質問を提起します：半分ベースのデータ評価はユーティリティの変更に対してどれほど堅牢ですか？
この問題は、ユーティリティが複数の基準の間のトレードオフとして設定され、実務家が複数の等しく有効なユーティリティから選択しなければならない場合に重要です。
データセットの空間署名の概念を導入することでそれに対処します。セミバリューを考慮して、各データポイントをより低い次元空間に埋め込み、ユーティリティが線形関数になり、データ評価フレームワークをより単純な幾何学的な画像に適したものにしました。
これに基づいて、実務家にユーティリティが変化するにつれてデータの評価結果が変わるかどうかを通知する明示的な堅牢性メトリックを中心とした実用的な方法論を提案します。
このアプローチを多様なデータセットとセミバリューで検証し、ランク相関分析との強力な一致を実証し、セミバリューを選択することで堅牢性を増幅または減少させる方法についての分析的洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Semivalue-based data valuation uses cooperative-game theory intuitions to assign each data point a value reflecting its contribution to a downstream task. Still, those values depend on the practitioner’s choice of utility, raising the question: How robust is semivalue-based data valuation to changes in the utility? This issue is critical when the utility is set as a trade-off between several criteria and when practitioners must select among multiple equally valid utilities. We address it by introducing the notion of a dataset’s spatial signature: given a semivalue, we embed each data point into a lower-dimensional space where any utility becomes a linear functional, making the data valuation framework amenable to a simpler geometric picture. Building on this, we propose a practical methodology centered on an explicit robustness metric that informs practitioners whether and by how much their data valuation results will shift as the utility changes. We validate this approach across diverse datasets and semivalues, demonstrating strong agreement with rank-correlation analyses and offering analytical insight into how choosing a semivalue can amplify or diminish robustness.

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