論文の概要: A First Step Towards Distribution Invariant Regression Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05176v1
• Date: Thu, 10 Sep 2020 23:40:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 03:09:38.235378
• Title: A First Step Towards Distribution Invariant Regression Metrics
• Title（参考訳）: 分布不変回帰計量への第一歩
• Authors: Mario Michael Krell and Bilal Wehbe
• Abstract要約: 分類において、F-Measure や Accuracy のようなパフォーマンス指標は、クラス分布に大きく依存していると繰り返し述べられている。 ロボットアプリケーションにおけるオドメトリパラメータの分布は,例えば,異なるセッション間で大きく異なる可能性がある。 ここでは、すべての関数値に対して等しく機能する回帰アルゴリズムや、高速のような特定の境界領域にフォーカスする回帰アルゴリズムが必要です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Regression evaluation has been performed for decades. Some metrics have been identified to be robust against shifting and scaling of the data but considering the different distributions of data is much more difficult to address (imbalance problem) even though it largely impacts the comparability between evaluations on different datasets. In classification, it has been stated repeatedly that performance metrics like the F-Measure and Accuracy are highly dependent on the class distribution and that comparisons between different datasets with different distributions are impossible. We show that the same problem exists in regression. The distribution of odometry parameters in robotic applications can for example largely vary between different recording sessions. Here, we need regression algorithms that either perform equally well for all function values, or that focus on certain boundary regions like high speed. This has to be reflected in the evaluation metric. We propose the modification of established regression metrics by weighting with the inverse distribution of function values $Y$ or the samples $X$ using an automatically tuned Gaussian kernel density estimator. We show on synthetic and robotic data in reproducible experiments that classical metrics behave wrongly, whereas our new metrics are less sensitive to changing distributions, especially when correcting by the marginal distribution in $X$. Our new evaluation concept enables the comparison of results between different datasets with different distributions. Furthermore, it can reveal overfitting of a regression algorithm to overrepresented target values. As an outcome, non-overfitting regression algorithms will be more likely chosen due to our corrected metrics.
• Abstract（参考訳）: 回帰評価は数十年にわたって行われてきた。 いくつかのメトリクスはデータのシフトやスケーリングに対して堅牢であると認識されているが、データの異なる分布を考慮すると、異なるデータセットに対する評価間の互換性に大きな影響を及ぼすにもかかわらず、(不均衡の問題)対処がはるかに困難である。 分類では、f測定値や精度などのパフォーマンス指標はクラス分布に大きく依存しており、異なるデータセットと異なる分布の比較は不可能である、と繰り返し述べられている。 回帰にも同じ問題があることが分かる。 ロボットアプリケーションにおける計測パラメータの分布は、例えば、異なる記録セッション間で大きく異なる。 ここでは、すべての関数値に対して等しく機能する回帰アルゴリズムや、高速のような特定の境界領域にフォーカスする回帰アルゴリズムが必要です。 これは評価基準に反映されなければならない。 自動調整されたガウス核密度推定器を用いて,関数値の逆分布を$Y$あるいはサンプル$X$と重み付けすることで,確立された回帰指標の修正を提案する。 従来のメトリクスが正しく振る舞うという再現可能な実験では、合成データやロボットデータについて示していますが、私たちの新しいメトリクスは分布の変化に対する感受性が低いのです。 新しい評価概念により、異なるデータセットと異なるディストリビューション間の結果の比較が可能となる。 さらに、過剰表現されたターゲット値に対する回帰アルゴリズムの過剰適合を明らかにすることができる。 その結果、修正されたメトリクスのため、非適合の回帰アルゴリズムがより選択される可能性が高い。

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