候補者選定の新しい方法
さまざまな分野で効果的な候補者選定のための加重整合p値を紹介するよ。
― 1 分で読む
薬の発見や教育など多くの科学分野では、意思決定者が大きなグループから最も有望な候補を選ぶことがよくある。このプロセスは、特定の基準に基づいて有益な結果を生む可能性が高い候補を選ぶことを含む。しかし、正確にこれらの選択を行い、特に誤診断-候補が間違って選ばれる状況-を最小限に抑えることが課題になる。
モデルを訓練するために使用するデータと評価するデータの間に不一致がある場合、効果的な選択方法の必要性は高まる。この不一致はしばしば共変量シフトと呼ばれる。これが発生すると、あるデータセットで訓練されたモデルを使用して行った予測が、別のデータに適用したときに正しくない可能性がある。
この問題に対処するために、私たちのアプローチでは重み付きコンフォーマルp値というタイプを導入する。このp値は、特定のモデル仮定に依存せずに選択を行うことを可能にし、したがってモデルフリーな推論方法を提供する。私たちの目標は、意思決定者が誤診断の割合を抑えつつ、効果的に候補を選ぶことができるようにすることだ。
背景
薬の発見などの多くのプロセスでは、有望な候補を見つけるための広範な検索が必要だ。たとえば、科学者たちは特定のターゲットに効果的に結合する高い可能性を持つ新薬を探している。同様に、大学の入学審査チームや採用マネージャーは、成功する可能性が最も高い候補を探している。
通常、これらのプロセスではデータを集め、結果についての予測を行い、これらの予測に基づいて候補を選ぶ。しかし、予測モデルを訓練するために使用されるデータが、これらの予測が行われるデータと似ていない場合、従来の選択方法には問題がある-これが共変量シフトの問題の核心だ。
問題定義
さまざまな特徴で特徴付けられた候補のグループが与えられた場合、ユーザー定義の基準に基づいてポジティブな結果をもたらすと期待される候補を選びたいことがよくある。たとえば、薬の試験では、ターゲットタンパク質に効果的に結合する可能性が高い候補を見つけたい。課題は、データ分布の不一致を管理できる信頼性のある選択方法を見つけることだ。
予測された結果に基づいて候補を選択するために、重み付きコンフォーマルp値に基づく新しい方法を提案する。この方法により、既存のデータからの予測を使用しながら、不確実性を管理し、選択の信頼性を確保することができる。
信頼できる選択の確立
私たちの方法の最初のステップは、各候補が特定の閾値を超えてパフォーマンスを発揮する可能性を反映する一連のコンフォーマルp値を生成することだ。これらのコンフォーマルp値は不確実性のキャリブレーションされた測定として機能し、候補が望ましい結果を達成する可能性に基づいて選択を行うことを可能にする。
これは、基礎データに関する仮定を行うことなく達成できる。これは、共変量シフトが存在する場合には特に重要だ。訓練データに基づいて期待にどれだけ適合しているかの測定として本質的にp値を導出することで、成功の可能性を効果的に評価できる。
重み付きコンフォーマルp値
私たちが導入する重み付きコンフォーマルp値は、任意の予測モデルに基づいている。各候補について、予測値が他の候補の分布とどのように比較されるかをキャプチャする測定値を計算する。その結果のp値により、許容できる偽発見率を維持しながら選択を行うことができる。
このプロセスでは、候補が異なる分布から来る場合に特に注意深いキャリブレーションが求められる。選択プロセス中に導入される可能性のあるバイアスを考慮することで、計算に使用される重みがデータの特性を正確に反映していることを確保する。
実用的な応用
私たちのアプローチは、さまざまな分野で広範な応用がある。薬の発見では、方法を用いて予測された結合親和性に基づいて薬候補の優先順位を付けることができる。同様に、大学の入学や社員採用でも、特徴や過去のデータに基づいて成功する可能性が高い個人を特定するのに役立つ。
偽発見率を管理することで、私たちの方法はリソースを最も有望な候補に効果的に配分することを保証する。これは、意思決定を改善するだけでなく、選択プロセスの全体的な効率を向上させ、科学的および組織的な設定でより影響力のある結果をもたらす。
結論
重み付きコンフォーマルp値の開発は、より大きなプールから候補を選びたい意思決定者にとって貴重なツールを提供する。特定のモデル仮定に依存せず、共変量シフトを考慮する方法を提供することで、予測データに基づいて選択を行う信頼性のある方法を提案する。
今後の研究では、これらの方法をさらに洗練させることを探求し、より複雑な予測モデルを組み込む可能性や、追加の分野への適用範囲を広げることができる。最終的には、目標は単純だ：信頼性のあるデータ駆動の選択方法を通じて、さまざまな領域で意思決定プロセスを向上させ、結果を改善することだ。
タイトル: Model-free selective inference under covariate shift via weighted conformal p-values
概要: This paper introduces novel weighted conformal p-values and methods for model-free selective inference. The problem is as follows: given test units with covariates $X$ and missing responses $Y$, how do we select units for which the responses $Y$ are larger than user-specified values while controlling the proportion of false positives? Can we achieve this without any modeling assumptions on the data and without any restriction on the model for predicting the responses? Last, methods should be applicable when there is a covariate shift between training and test data, which commonly occurs in practice. We answer these questions by first leveraging any prediction model to produce a class of well-calibrated weighted conformal p-values, which control the type-I error in detecting a large response. These p-values cannot be passed on to classical multiple testing procedures since they may not obey a well-known positive dependence property. Hence, we introduce weighted conformalized selection (WCS), a new procedure which controls false discovery rate (FDR) in finite samples. Besides prediction-assisted candidate selection, WCS (1) allows to infer multiple individual treatment effects, and (2) extends to outlier detection with inlier distributions shifts. We demonstrate performance via simulations and applications to causal inference, drug discovery, and outlier detection datasets.
著者: Ying Jin, Emmanuel J. Candès
最終更新: 2023-09-26 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2307.09291
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2307.09291
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。