クオンツは合成データに注意すべき - レハール

- Rob MannixそしてMauro Cesa
- 2025年3月14日

機械学習モデルの訓練や戦略のバックテストに合成データを使用すること。

エコール・ポリテクニークの応用数学教授であるシャルル＝アルベール・レハル氏は、パリ第1パンテオン・ソルボンヌ大学の研究者であるアディル・レンギム・セティンゴズ氏とともに、新しいワーキングペーパーで、合成データはモデルの不確実性を低減できないことを示しました。

多くの機械学習者は、多くのサンプルを合成すれば、そのサンプルを使って訓練されたモデルの信頼区間が短くなると間違って考えています。

100個のデータポイントがあれば、それらのデータポイントを好きなだけ再生できますが、信頼区間を狭くすることはできません」。シャルル＝アルベール・レハール、理工科大学

「それは真実ではありません。より多くの合成標本を描いても、信頼区間がゼロになることはありません。「元の標本よりも多くの独立した標本を生成することはできません。

この論文では

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