論文の概要: Test-Cost Sensitive Methods for Identifying Nearby Points

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03962v1
• Date: Sun, 4 Oct 2020 23:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 03:04:30.617401
• Title: Test-Cost Sensitive Methods for Identifying Nearby Points
• Title（参考訳）: 近接点同定のためのテストコスト感度法
• Authors: Seung Gyu Hyun and Christopher Leung
• Abstract要約: 本研究では, 大規模集合から近傍点を特定するために, テストコストに敏感な手法の問題点について検討する。 本稿では,木に基づくモデルと,深層強化学習に基づくモデルを提案する。 シミュレーションでは,実世界の5つのデータセットの集合において,モデルがランダムエージェントよりも優れていることを示す。
• 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: Real-world applications that involve missing values are often constrained by the cost to obtain data. Test-cost sensitive, or costly feature, methods additionally consider the cost of acquiring features. Such methods have been extensively studied in the problem of classification. In this paper, we study a related problem of test-cost sensitive methods to identify nearby points from a large set, given a new point with some unknown feature values. We present two models, one based on a tree and another based on Deep Reinforcement Learning. In our simulations, we show that the models outperform random agents on a set of five real-world data sets.
• Abstract（参考訳）: 値の欠如を伴う現実世界のアプリケーションは、しばしばデータを取得するコストによって制約される。 テストコストに敏感な、あるいはコストのかかる機能については、機能を取得するコストも考慮する。 このような手法は分類問題において広く研究されている。 本稿では,いくつかの特徴値が未知の新たな点を考慮し,その近傍の点を大規模集合から同定する,テストコストに敏感な手法の関連問題について検討する。 我々は,木に基づくモデルと深層強化学習に基づくモデルという2つのモデルを提案する。 シミュレーションでは,モデルが5つの実世界のデータセットのランダムエージェントよりも優れていることを示す。

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