机器学习中的样本重要性权重 (Importance Weight)

主要观点总结

文章介绍了样本重要性权重（Importance Weighting, IW）在机器学习中应对训练-测试数据分布不一致问题的应用。通过给样本赋予合适的权重，可以在分布不一致的情况下，学出在目标分布上的无偏估计。文章详细阐述了IW的理论基础，通过变换损失函数来适应目标分布。同时介绍了数据漂移（Covariant Shift）和标签漂移（Label Shift）两种情况，并通过举例说明了IW在解决这些问题时的具体应用。最后，文章提到了相关参考文献和推荐阅读。

关键观点总结

关键观点1: 样本重要性权重（IW）是应对训练-测试数据分布不一致问题的经典方法。

通过给样本赋予合适的权重，可以在分布不一致的情况下，学出在目标分布上的无偏估计。

关键观点2: IW的理论基础是通过变换损失函数来适应目标分布。

通过对函数乘上一个权重，然后在原始分布上进行估计，就可以得到在目标分布上的无偏估计。

关键观点3: 数据漂移和标签漂移是数据分布不一致的两种情况。

数据漂移指的是X的不同分布，而标签漂移指的是Y的不同分布。这两种情况都可以通过IW来解决。

关键观点4: IW在实际应用中有一定的局限性。

需要提前预知目标分布，这在现实中几乎是不可能的。但可以通过一些先验知识找到近似分布，以此来提高模型的性能。

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