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共変量シフト下におけるノンパラメトリック適合度検定手法

arXiv stat.ML ・ 2026-08-05

原題: Nonparametric Goodness-of-fit Testing under Covariate Shift

AI による要約

訓練データとテストデータの分布が異なる共変量シフトの状況下で、ノンパラメトリックな適合度検定を行う新しい手順が提案された。重い裾を持つ密度比に対しても安定した信頼領域を構築できる理論的保証を示した点で学術的に重要である。

この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は 元記事(arXiv stat.ML)をご確認ください。

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