Slovník výrazov AI/Pravdepodobnosť a neistota

Pravdepodobnosť a neistota

významnostné váženie

Anglický výraz importance weighting

pokročiléheslo č. 12365 otázok a odpovedí2 odborné zdroje

Presná definícia

Čo znamená významnostné váženie?

Významnostné váženie prepočítava očakávanie pod cieľovým rozdelením pomocou vzoriek z iného rozdelenia a váh daných pomerom ich hustôt. Funguje iba tam, kde návrhové rozdelenie pokrýva podporu cieľa.

Skúsenosť a kontext

Ako sa pojem používa v praxi

Pri covariate shift tím odhadne pomer produkčnej a tréningovej hustoty a preváži testovacie chyby. Váhy oreže len so zdokumentovaným bias-variance kompromisom.

Overiteľnosť

Odborné zdroje

  1. Murphy - Probabilistic Machine Learning: An Introductionprobml.github.io
  2. NIST/SEMATECH - e-Handbook of Statistical Methodsitl.nist.gov

Praktické odpovede

Často kladené otázky

Čo presne znamená významnostné váženie?

Významnostné váženie prepočítava očakávanie pod cieľovým rozdelením pomocou vzoriek z iného rozdelenia a váh daných pomerom ich hustôt.

Kedy sa významnostné váženie používa?

Pri covariate shift tím odhadne pomer produkčnej a tréningovej hustoty a preváži testovacie chyby.

Od čoho treba významnostné váženie odlíšiť?

Triedne váhy menia dôležitosť označených skupín; importance weights korigujú rozdiel medzi návrhovým a cieľovým rozdelením.

Ako sa významnostné váženie kontroluje?

Kontroluje sa prekryv podpory, odhad pomeru, efektívna veľkosť vzorky, extrémne váhy, clipping a citlivosť výsledku.

Aké obmedzenie má významnostné váženie?

Niekoľko obrovských váh môže dominovať odhadu a chýbajúcu oblasť cieľovej populácie nemožno vážením vytvoriť.