論文の概要: Robust Optimal Classification Trees under Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08560v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 19:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 08:31:47.654206
• Title: Robust Optimal Classification Trees under Noisy Labels
• Title（参考訳）: 雑音ラベル下のロバスト最適分類木
• Authors: V\'ictor Blanco and Alberto Jap\'on and Justo Puerto
• Abstract要約: 本稿では,学習サンプルにノイズラベルが存在することを考慮し,最適な分類木を構築するための新しい手法を提案する。 本手法は,(1)SVMのパラダイムを適用したクラス間の分離マージンを最大化するために,分類木の分割ルールを設計し,(2)ラベルノイズを検知しようとする木の構築中に,トレーニングサンプルのラベルを変更することを許している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5039745292757671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we propose a novel methodology to construct Optimal Classification Trees that takes into account that noisy labels may occur in the training sample. Our approach rests on two main elements: (1) the splitting rules for the classification trees are designed to maximize the separation margin between classes applying the paradigm of SVM; and (2) some of the labels of the training sample are allowed to be changed during the construction of the tree trying to detect the label noise. Both features are considered and integrated together to design the resulting Optimal Classification Tree. We present a Mixed Integer Non Linear Programming formulation for the problem, suitable to be solved using any of the available off-the-shelf solvers. The model is analyzed and tested on a battery of standard datasets taken from UCI Machine Learning repository, showing the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習サンプルにノイズラベルが存在することを考慮し,最適分類木を構築するための新しい手法を提案する。 本手法は,(1)SVMのパラダイムを適用したクラス間の分離マージンを最大化するために,分類木の分割ルールを設計し,(2)ラベルノイズを検知しようとする木の構築中に,トレーニングサンプルのラベルを変更することを許している。 どちらの特徴も考慮され統合され、結果の最適分類木を設計する。 本稿では,本問題に対する混合整数非線形計画式を提案する。 UCI Machine Learningレポジトリから取得した標準データセットのバッテリを解析してテストし、このアプローチの有効性を示す。

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