För klassificeringsproblem med betydande klassobalans kan delprovtagning minska beräkningskostnaderna till priset av uppblåst varians vid uppskattning av modellparametrar. Vi föreslår en metod för subsampling effektivt för logistisk regression genom att justera klassbalansen lokalt i funktionsutrymme via ett accept-reject-schema. Vår metod generaliserar standardprovtagning för fallkontroll med hjälp av en pilotskattning för att hellre välja ut exempel vars svar är villkorligt sällsynta med tanke på deras egenskaper. Den partiska subsamplingen korrigeras genom en post-hoc-analytisk justering av parametrarna. Metoden är enkel och kräver en parallellizable scan över den fullständiga datamängden. Till skillnad från standardprovtagning för fallkontroll, som är inkonsekvent under modellfelspecifikation för populationskoefficienterna, är vår metod konsekvent under förutsättning att pilotens uppskattning är det. Även om det valda delprovet i kraftigt obalanserade datamängder kan innehålla en liten del av den fullständiga datamängden, visar vi att under korrekt specifikation och med en konsekvent, oberoende pilotuppskattning, har den delurvalda uppskattningen exakt dubbelt så stor asymptotisk varians som för det fullständiga provet MLE. Dessutom förbättras denna faktor till 1 + 1 c om vi multiplicerar sannolikheten för acceptans vid baslinjen med c > 1 (och viktpoäng med acceptanssannolikhet större än 1), vilket tar ungefär 1 + c 2 gånger så många datapunkter i delprovet. Experiment på simulerade och verkliga data visar att vår metod avsevärt kan överträffa standard fallkontroll undersampling.
Utanför linjära modeller tillhandahåller lokala fallkontrollprovtagningsreferensdokument en effektiv provtagningsmetod för logistisk regression baserad även på resterna.
Local case-control sampling: Efficient subsampling in imbalanced data sets
{'venue': 'Annals of Statistics 2014, Vol. 42, No. 5, 1693-1724', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Medicine']}