stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift

要約 機械学習モデルが動的環境に導入されることが増えているため、分布の変化に伴う … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift はコメントを受け付けていません

Regression Conformal Prediction under Bias

要約 不確実性の定量化は、影響の大きいアプリケーションの機械学習アルゴリズムの不 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Regression Conformal Prediction under Bias はコメントを受け付けていません

Minimax-optimal trust-aware multi-armed bandits

要約 マルチアームドバンディット(MAB)アルゴリズムは、人間が推奨された方針を … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Minimax-optimal trust-aware multi-armed bandits はコメントを受け付けていません

Machine Learning for Two-Sample Testing under Right-Censored Data: A Simulation Study

要約 この研究の焦点は、右打ち切り観察による 2 サンプル テストに対する機械学 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Machine Learning for Two-Sample Testing under Right-Censored Data: A Simulation Study はコメントを受け付けていません

Assumption violations in causal discovery and the robustness of score matching

要約 専門分野の知識が限られており、倫理的、経済的、時間的制約によって実験が制限 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | Assumption violations in causal discovery and the robustness of score matching はコメントを受け付けていません

Does AI help humans make better decisions? A methodological framework for experimental evaluation

要約 人工知能 (AI)、より一般的にはデータ駆動型アルゴリズムの使用は、今日の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, econ.GN, q-fin.EC, stat.AP, stat.ME | Does AI help humans make better decisions? A methodological framework for experimental evaluation はコメントを受け付けていません

Shapley-PC: Constraint-based Causal Structure Learning with Shapley Values

要約 因果構造学習 (CSL) は因果発見とも呼ばれ、データ内の変数間の因果関係 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME | Shapley-PC: Constraint-based Causal Structure Learning with Shapley Values はコメントを受け付けていません

Assumption-Lean and Data-Adaptive Post-Prediction Inference

要約 現代の科学研究が直面している主な課題は、入手するのに費用がかかり、労働集約 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Assumption-Lean and Data-Adaptive Post-Prediction Inference はコメントを受け付けていません

Multi forests: Variable importance for multi-class outcomes

要約 マルチクラスの結果を伴う予測タスクでは、1 つ以上の結果クラスに特に関連す … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Multi forests: Variable importance for multi-class outcomes はコメントを受け付けていません

Machine Learning for Two-Sample Testing under Right-Censored Data: A Simulation Study

要約 この研究の焦点は、右打ち切り観察による 2 サンプル テストに対する機械学 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Machine Learning for Two-Sample Testing under Right-Censored Data: A Simulation Study はコメントを受け付けていません