論文の概要: Domain Adaptation in Highly Imbalanced and Overlapping Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03585v2
• Date: Tue, 2 Jun 2020 10:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 22:50:11.259149
• Title: Domain Adaptation in Highly Imbalanced and Overlapping Datasets
• Title（参考訳）: 高不均衡および重なり合うデータセットにおけるドメイン適応
• Authors: Ran Ilan Ber and Tom Haramaty
• Abstract要約: このようなデータセットに対する新規な教師なしドメイン適応スキームを提案する。 電子健康記録から生成されたデータセット上で実証される。 新型コロナウイルスの感染拡大でこの手法を用いることで、感染の頻度や確率を推定する可能性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many machine learning domains, datasets are characterized by highly imbalanced and overlapping classes. Particularly in the medical domain, a specific list of symptoms can be labeled as one of various different conditions. Some of these conditions may be more prevalent than others by several orders of magnitude. Here we present a novel unsupervised domain adaptation scheme for such datasets. The scheme, based on a specific type of Quantification, is designed to work under both label and conditional shifts. It is demonstrated on datasets generated from electronic health records and provides high quality results for both Quantification and Domain Adaptation in very challenging scenarios. Potential benefits of using this scheme in the current COVID-19 outbreak, for estimation of prevalence and probability of infection are discussed.
• Abstract（参考訳）: 多くの機械学習領域では、データセットは高度に不均衡で重複したクラスによって特徴づけられる。 特に医学領域では、特定の症状のリストは様々な病態の1つとして分類することができる。 これらの条件のいくつかは他の条件よりも数桁大きな値を持つ可能性がある。 ここでは、そのようなデータセットに対する新しい教師なしドメイン適応スキームを示す。 このスキームは、特定の種類の量子化に基づいて、ラベルシフトと条件シフトの両方で動作するように設計されている。 これは電子健康記録から生成されたデータセットで実証され、非常に困難なシナリオで量子化とドメイン適応の両方に高品質な結果を提供する。 新型コロナウイルスの感染拡大でこの手法を用いることで、感染の頻度や確率を推定する可能性について論じる。

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