論文の概要: Drift Estimation with Graphical Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01458v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 12:24:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 10:16:26.280824
• Title: Drift Estimation with Graphical Models
• Title（参考訳）: グラフィカルモデルによるドリフト推定
• Authors: Luigi Riso and Marco Guerzoni
• Abstract要約: グラフィカルモデルを用いて、データの可視構造を抽出し、隠れたコンテキストの変化から推測する。 本研究は,オーストラリア電力市場における実世界データを用いた評価手法である。
• 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: This paper deals with the issue of concept drift in supervised machine learn-ing. We make use of graphical models to elicit the visible structure of the dataand we infer from there changes in the hidden context. Differently from previous concept-drift detection methods, this application does not depend on the supervised machine learning model in use for a specific target variable, but it tries to assess the concept drift as independent characteristic of the evolution of a dataset. Specifically, we investigate how a graphical model evolves by looking at the creation of new links and the disappearing of existing ones in different time periods. The paper suggests a method that highlights the changes and eventually produce a metric to evaluate the stability over time. The paper evaluate the method with real world data on the Australian Electric market.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師付き機械学習における概念ドリフトの問題を扱う。 私たちはグラフィカルモデルを使ってデータの可視構造を解明し、隠れたコンテキストの変化から推測します。 従来のコンセプトドリフト検出方法とは異なり、このアプリケーションは特定のターゲット変数で使用される教師付き機械学習モデルに依存しないが、データセットの進化の独立した特性として概念ドリフトを評価しようとする。 具体的には、新しいリンクの作成と、異なる期間に既存のリンクの消失を見て、グラフィカルモデルがどのように進化するかを調べる。 本稿は,変化を強調し,最終的に時間とともに安定性を評価する指標を提示する手法を提案する。 本研究は,オーストラリア電力市場における実世界データを用いた評価手法である。

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