論文の概要: Implications on Feature Detection when using the Benefit-Cost Ratio
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05163v2
- Date: Sat, 15 Aug 2020 16:30:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-31 04:47:08.155672
- Title: Implications on Feature Detection when using the Benefit-Cost Ratio
- Title（参考訳）: Benefit-Cost比を用いた特徴検出の意義
- Authors: Rudolf Jagdhuber and J\"org Rahnenf\"uhrer
- Abstract要約: 一般的なトレードオフ選択は、両者の比率であるBCR(benefit-cost ratio)である。
大きなコスト差と小さな効果の大きさの状況では、BCRは関連する特徴を欠き、安価なノイズ特徴を好んだ。
単純な利益-コスト比は、コストを組み込むための簡単なソリューションを提供するが、リスクを認識しておくことが重要です。
- 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 practical machine learning applications, there are two objectives:
one is to maximize predictive accuracy and the other is to minimize costs of
the resulting model. These costs of individual features may be financial costs,
but can also refer to other aspects, like for example evaluation time. Feature
selection addresses both objectives, as it reduces the number of features and
can improve the generalization ability of the model. If costs differ between
features, the feature selection needs to trade-off the individual benefit and
cost of each feature. A popular trade-off choice is the ratio of both, the BCR
(benefit-cost ratio). In this paper we analyze implications of using this
measure with special focus to the ability to distinguish relevant features from
noise. We perform a simulation study for different cost and data settings and
obtain detection rates of relevant features and empirical distributions of the
trade-off ratio. Our simulation study exposed a clear impact of the cost
setting on the detection rate. In situations with large cost differences and
small effect sizes, the BCR missed relevant features and preferred cheap noise
features. We conclude that a trade-off between predictive performance and costs
without a controlling hyperparameter can easily overemphasize very cheap noise
features. While the simple benefit-cost ratio offers an easy solution to
incorporate costs, it is important to be aware of its risks. Avoiding costs
close to 0, rescaling large cost differences, or using a hyperparameter
trade-off are ways to counteract the adverse effects exposed in this paper.
- Abstract（参考訳）: 多くの実用的な機械学習アプリケーションには、予測精度を最大化することと、結果モデルのコストを最小限にすることの2つの目的がある。
個々の特徴のこれらのコストは金銭的なコストであるが、例えば評価時間など他の側面も参照できる。
特徴選択は、特徴の数を減らし、モデルの一般化能力を向上させるため、両方の目的に対処する。
機能間でコストが違う場合、機能の選択は各機能の個々の利益とコストをトレードオフする必要があります。
一般的なトレードオフ選択は、両者の比率であるBCR(benefit-cost ratio)である。
本稿では,ノイズと関連する特徴を識別する能力に特化して,この尺度を用いることの意味を分析する。
コストとデータ設定の異なる場合のシミュレーション研究を行い、関連する特徴の検出率とトレードオフ比の経験的分布を求める。
シミュレーションにより,コスト設定が検出率に与える影響を明らかにした。
大きなコスト差と小さな効果の大きさの状況では、BCRは関連する特徴を欠き、安価なノイズ特徴を好んだ。
ハイパーパラメータを制御せずとも予測性能とコストのトレードオフは、非常に安価にノイズを強調しやすくなると結論づけた。
単純な利益-コスト比は、コストを組み込むための簡単なソリューションを提供するが、リスクを認識しておくことが重要です。
コストを0に近づいたり、大きなコスト差を再スケーリングしたり、ハイパーパラメータトレードオフを使用したりすることは、この論文で明らかになった悪影響を対処する方法である。
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