論文の概要: Set-valued classification -- overview via a unified framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12318v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 14:54:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-25 23:30:28.417041
• Title: Set-valued classification -- overview via a unified framework
• Title（参考訳）: set-valued classification -- 統一フレームワークによる概要
• Authors: Evgenii Chzhen, Christophe Denis, Mohamed Hebiri, Titouan Lorieul
• Abstract要約: マルチクラスのデータセットは極めて曖昧で、単一出力の予測では十分なパフォーマンスが得られない。 予測者がラベル候補のセットを予測できるようにすることで、セット値分類は、この曖昧さに対処する自然な方法を提供する。 無限サンプルの最適集合値分類戦略を提供し,データ駆動アルゴリズムを構築するための一般的なプラグイン原理を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.109906768606644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-class classification problem is among the most popular and well-studied statistical frameworks. Modern multi-class datasets can be extremely ambiguous and single-output predictions fail to deliver satisfactory performance. By allowing predictors to predict a set of label candidates, set-valued classification offers a natural way to deal with this ambiguity. Several formulations of set-valued classification are available in the literature and each of them leads to different prediction strategies. The present survey aims to review popular formulations using a unified statistical framework. The proposed framework encompasses previously considered and leads to new formulations as well as it allows to understand underlying trade-offs of each formulation. We provide infinite sample optimal set-valued classification strategies and review a general plug-in principle to construct data-driven algorithms. The exposition is supported by examples and pointers to both theoretical and practical contributions. Finally, we provide experiments on real-world datasets comparing these approaches in practice and providing general practical guidelines.
• Abstract（参考訳）: マルチクラス分類問題は、最も人気があり、よく研究された統計フレームワークの1つです。 現代のマルチクラスデータセットは極めてあいまいであり、単一出力の予測では十分な性能が得られない。 予測者がラベル候補のセットを予測できるようにすることで、セット値分類は、この曖昧さに対処する自然な方法を提供する。 集合値分類のいくつかの定式化は文献で利用可能であり、それぞれ異なる予測戦略をもたらす。 本調査は,統一的統計的枠組みを用いた人気製剤の見直しを目的とする。 提案するフレームワークは,従来検討されていた新たな定式化と,各定式化の基本的なトレードオフの理解を可能にする。 無限サンプルの最適集合値分類戦略を提供し,データ駆動アルゴリズムを構築するための一般的なプラグイン原理を考察する。 この展示は、理論的および実践的な貢献の例とポインタによって支持されている。 最後に,これらのアプローチを実世界のデータセットで比較した実験を行い,一般的な実践ガイドラインを提供する。

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