研究人员开发了AutoSI，一个新颖的框架，旨在自动化为算法选择的假设生成统计上有效的p值。这种方法消除了手动推导选择事件的需要，而这以前将精确选择性推断（SI）的应用限制在一类狭窄的算法中。AutoSI可以处理通过数据有理函数表示的算法，将SI的范围扩展到线性或二次不等式之外。实验表明，AutoSI在保持高统计功效的同时有效地控制了I类错误率。 AI
影响 这一发展可能简化机器学习中的假设检验，从而更广泛地应用选择性推断来开发算法。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新统计方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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