虚假相关性是指两个变量之间看似存在关联,但实际上这种关联并不是基于因果关系,而是由于其他外部因素或随机误差导致的。换句话说,虚假相关性是一种误导性的统计关系,它可能使人们错误地认为一个变量的变化是由另一个变量引起的。 虚假相关性的产生原因 虚假相关性的产生可能源于多种因素。一方面,数据样本的选择可能存在偏差,导致某些变量
动机是研究语言模型(LM)在文本分类任务中因概念层面的虚假相关性(spurious correlations)而产生的预测偏差问题。许多语言模型在训练数据或提示中,由于标签分布不均衡,会依赖概念和标签之间的关联,从而导致预测中的偏差。这些虚假相关性在现有的研究中被忽视,特别是在概念层面上,因此该论文希望通过解决这一问题来提高模型...
3.1.3 虚假相关性 时间序列分析的新人分析师通常会从标准的探索性数据开始实践,例如将两个变量相互绘制并计算它们的相关性。当他们注意到变量之间非常强的相关性时,会非常兴奋。但是当分析师向其他人展示他们的发现,会意识到这一切都没有意义。有人会质疑指出相关性有些过于高了,并且当新人分析师尝试用更多变量重新...
记忆感知训练(MAT)这种训练范式通过修改模型逻辑以防止机器学习模型学习虚假相关性,提高了泛化能力,缩小了平均准确率(AVG)和最差群组准确率(WGA)之间的差距。 译者| 李睿 审校| 重楼 机器学习领域长期存在的问题之一是错误相关性的记忆。例如:假设开发人员正在开发一个深度神经网络对陆地鸟类和海洋鸟类的图像进行分类。...
解析 答:由于随机干扰项的序列相关性往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误,这种情形可称为虚假序列相关性,应用在模型设定的排除。防止产生虚假序列相关性的措施是在开场时设立一个“一般〞的模型,然后逐渐剔除确实不显著的变量。
减少Zero-shot多模态模型中的虚假相关性,文章讨论了如何解决视觉语言模型(VLMs)中的虚假相关性问题,特别是在zero-shot分类任务中的表现。尽管VLMs在多个领域中展现了强大的zero-shot能力,但它们仍然面临着虚假相关性的问题,即模型预测可能依赖于不相关的特征,导致某
即使两条Y 轴表示的数据类型相同,改变数值范围也能改变曲线走势,进而指示虚假相关性。 左图中,表示RetailCo 公司每月收入的两条Y 轴,数值范围和变化比例都不同。去除第二条Y 轴后显示了图表是如何被扭曲的。 (3)如果-那么暗示不存在的因果关系 将不相关的数据绘制在一张图表中,让它看起来像一个变量变化,会...
近年来,自监督学习(SSL)在推荐系统中取得了巨大成功。然而,SSL推荐模型往往会受到虚假相关性的影响,导致泛化能力不佳。为了减轻虚假相关性的影响,现有研究通常追求基于ID的SSL推荐或利用特征工程来识别虚假特征。 然而,基于ID的SSL方法会牺牲不变特征的正面影响,而特征工程方法则需要高成本的人工标注。在《机器智能研究...
塔勒布在《反脆弱》一书中提到了大数据的悲剧,他提到“变量越多,“老练”的研究员手中的显著相关性越多。虚假相关性的增长比信息增长得更快,数据因而呈现出非线性”。为什么把这句话圈出来呢,因为在雪球上总是有各种各样厉害的人,将股市的涨跌和某个变量联系起来,看上
错觉相关性:虚假的认知偏误💡 📅2023年10月10日,星期二 📖【今日句子】 Illusory correlation is defined as a cognitive bias in which an individual's perception of the relationship between two variables is distorted, creating a false connection. Examples of illusory correlation in everyday life inc...