用于更好评估机器学习的因果推断工具
机器学习
2024-10-03 v1
摘要
我们提出了一个综合性框架，用于将计量经济学中的严格统计技术应用于分析和改进机器学习系统。我们介绍了诸如普通最小二乘 (OLS) 回归、方差分析 (ANOVA) 和 logistic 回归等关键统计方法，阐述了其理论基础和在机器学习评估中的实际应用。该文件为研究人员和实践者提供了指南，详细说明了这些技术如何为模型行为、性能和公平性提供更深入的见解。我们涵盖了每种方法背后的数学原理，讨论了其假设和局限性，并提供了逐步实施说明。该文还 addresses 如何解释结果，强调统计显著性和效应大小的重要性。通过示例，我们演示了这些工具如何揭示机器学习模型中寻常评估指标无法察觉的细微模式和相互作用。通过将计量经济学和机器学习领域联系起来，本工作旨�为读者提供强大的分析工具，以进行更严格、更全面的 AI 系统评估。本文所提出的框架有助于开发更稳健、更可解释、更公平的机器学习技术。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.01392,
title = {Causal Inference Tools for a Better Evaluation of Machine Learning},
author = {Michaël Soumm},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.01392},
year = {2024}
}