論文の概要: Binarised Regression with Instance-Varying Costs: Evaluation using Impact Curves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07349v1
• Date: Fri, 14 Aug 2020 04:16:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 17:03:52.073616
• Title: Binarised Regression with Instance-Varying Costs: Evaluation using Impact Curves
• Title（参考訳）: インスタンス変動コストによる二元化回帰:衝撃曲線による評価
• Authors: Matthew Dirks, David Poole
• Abstract要約: 二項回帰では、学習された回帰モデルから二項決定が生成される。 本稿では,二項化回帰を例によって異なるコストで評価するための影響曲線を提案する。 医療、鉱業、エンターテイメントなど、さまざまな分野のインパクトカーブを構築する方法について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.462336024223667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many evaluation methods exist, each for a particular prediction task, and there are a number of prediction tasks commonly performed including classification and regression. In binarised regression, binary decisions are generated from a learned regression model (or real-valued dependent variable), which is useful when the division between instances that should be predicted positive or negative depends on the utility. For example, in mining, the boundary between a valuable rock and a waste rock depends on the market price of various metals, which varies with time. This paper proposes impact curves to evaluate binarised regression with instance-varying costs, where some instances are much worse to be classified as positive (or negative) than other instances; e.g., it is much worse to throw away a high-grade gold rock than a medium-grade copper-ore rock, even if the mine wishes to keep both because both are profitable. We show how to construct an impact curve for a variety of domains, including examples from healthcare, mining, and entertainment. Impact curves optimize binary decisions across all utilities of the chosen utility function, identify the conditions where one model may be favoured over another, and quantitatively assess improvement between competing models.
• Abstract（参考訳）: それぞれ特定の予測タスクに対して多くの評価方法が存在し、分類や回帰を含む一般的な予測タスクが多数存在する。 双項回帰では、二項決定は学習された回帰モデル(または実値依存変数)から生成される。 例えば、鉱業では、価値ある岩石と廃岩の境界は、時間によって異なる様々な金属の市場価格に依存する。 本稿では,2値化回帰をインスタンス変動コストで評価するための衝撃曲線を提案する。例えば,中級の銅鉱石よりも高品位の金岩を捨てる方がずっと悪い例もある。 医療、鉱業、エンターテイメントなど、さまざまな分野のインパクトカーブを構築する方法について説明する。 影響曲線は、選択されたユーティリティ関数のすべてのユーティリティでバイナリ決定を最適化し、あるモデルが他のモデルよりも好まれる条件を特定し、競合モデル間の改善を定量的に評価する。

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