Fugu-MT 論文翻訳(概要): Costly Features Classification using Monte Carlo Tree Search

論文の概要: Costly Features Classification using Monte Carlo Tree Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07073v1
Date: Sun, 14 Feb 2021 05:18:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-17 00:57:09.894362
Title: Costly Features Classification using Monte Carlo Tree Search
Title（参考訳）: モンテカルロ木探索を用いたコスト特性分類
Authors: Ziheng Chen, Jin Huang, Hongshik Ahn, Xin Ning
Abstract要約: 我々は,特徴のサブセットを順次選択し,特徴の分類誤差と特徴コストのバランスをとる,コストの高い特徴の分類の問題を考える。本稿では,まずMDP問題にタスクを投入し,Advantage Actor Criticアルゴリズムを用いて解決する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.188762991286163
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We consider the problem of costly feature classification, where we sequentially select the subset of features to make a balance between the classification error and the feature cost. In this paper, we first cast the task into a MDP problem and use Advantage Actor Critic algorithm to solve it. In order to further improve the agent's performance and make the policy explainable, we employ the Monte Carlo Tree Search to update the policy iteratively. During the procedure, we also consider its performance on the unbalanced dataset and its sensitivity to the missing value. We evaluate our model on multiple datasets and find it outperforms other methods.
Abstract（参考訳）: 我々は,特徴のサブセットを順次選択し,特徴の分類誤差と特徴コストのバランスをとる,コストの高い特徴の分類の問題を考える。本稿では,まずMDP問題にタスクを投入し,Advantage Actor Criticアルゴリズムを用いて解決する。エージェントのパフォーマンスをさらに改善し、ポリシーを説明できるようにするため、モンテカルロ木探索を用いてポリシーを反復的に更新する。この過程では,不均衡データセットにおけるその性能と,欠落値に対する感度についても考察する。複数のデータセットでモデルを評価し、他のメソッドよりも優れています。

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