論文の概要: Fully Bayesian Analysis of the Relevance Vector Machine Classification
for Imbalanced Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13140v2
- Date: Thu, 27 Oct 2022 07:20:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-06 19:55:25.471447
- Title: Fully Bayesian Analysis of the Relevance Vector Machine Classification
for Imbalanced Data
- Title（参考訳）: 不均衡データに対する関連ベクトルマシン分類の完全ベイズ解析
- Authors: Wenyang Wang, Dongchu Sun, Zhuoqiong He
- Abstract要約: 本稿では、RVM分類に対するジェネリック・ベイズ的アプローチを提案する。
提案アルゴリズムは,従来のRVM分類アルゴリズムの非収束推定値と比較し,関心量の収束推定値を求める。
RVM分類のための階層的ハイパープライア構造を持つ完全ベイズ的手法を提案し、特に不均衡なデータ問題において、分類性能を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Relevance Vector Machine (RVM) is a supervised learning algorithm extended
from Support Vector Machine (SVM) based on the Bayesian sparsity model.
Compared with the regression problem, RVM classification is difficult to be
conducted because there is no closed-form solution for the weight parameter
posterior. Original RVM classification algorithm used Newton's method in
optimization to obtain the mode of weight parameter posterior then approximated
it by a Gaussian distribution in Laplace's method. It would work but just
applied the frequency methods in a Bayesian framework. This paper proposes a
Generic Bayesian approach for the RVM classification. We conjecture that our
algorithm achieves convergent estimates of the quantities of interest compared
with the nonconvergent estimates of the original RVM classification algorithm.
Furthermore, a Fully Bayesian approach with the hierarchical hyperprior
structure for RVM classification is proposed, which improves the classification
performance, especially in the imbalanced data problem. By the numeric studies,
our proposed algorithms obtain high classification accuracy rates. The Fully
Bayesian hierarchical hyperprior method outperforms the Generic one for the
imbalanced data classification.
- Abstract（参考訳）: Relevance Vector Machine (RVM)は、ベイズ空間モデルに基づいてSVM(Support Vector Machine)から拡張された教師あり学習アルゴリズムである。
回帰問題と比較すると,後方の重みパラメータに対する閉形式解がないため,rvmの分類は困難である。
元のRVM分類アルゴリズムはニュートン法を最適化に用い、重量パラメータの後方モードを取得し、ラプラス法におけるガウス分布で近似した。
それは機能するが、ベイズフレームワークで周波数法を適用しただけである。
本稿では,rvm分類の汎用ベイズ法を提案する。
本アルゴリズムは, 従来のrvm分類アルゴリズムの非収束推定値と比較して, 関心量の収束推定を達成していると推測する。
さらに,rvm分類のための階層型ハイパープライオリティ構造を持つ完全ベイズ型アプローチを提案し,特に不均衡データ問題において,分類性能を改善した。
数値計算により,提案アルゴリズムは高い分類精度が得られる。
完全ベイズ階層型ハイパープライアー法は、不均衡データ分類の一般的な方法よりも優れている。
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