論文の概要: A Comparative Evaluation of Quantification Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03223v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 18:51:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-07 20:08:42.459522
• Title: A Comparative Evaluation of Quantification Methods
• Title（参考訳）: 定量化法の比較評価
• Authors: Tobias Schumacher, Markus Strohmaier, Florian Lemmerich
• Abstract要約: 量子化は、与えられたターゲットセットのクラス分布を予測する問題を表す。 近年,様々なアルゴリズムが提案されている。 本研究では,24種類の定量化法の性能を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.559222573208346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantification represents the problem of predicting class distributions in a given target set. It also represents a growing research field in supervised machine learning, for which a large variety of different algorithms has been proposed in recent years. However, a comprehensive empirical comparison of quantification methods that supports algorithm selection is not available yet. In this work, we close this research gap by conducting a thorough empirical performance comparison of 24 different quantification methods. To consider a broad range of different scenarios for binary as well as multiclass quantification settings, we carried out almost 3 million experimental runs on 40 data sets. We observe that no single algorithm generally outperforms all competitors, but identify a group of methods including the Median Sweep and the DyS framework that perform significantly better in binary settings. For the multiclass setting, we observe that a different, broad group of algorithms yields good performance, including the Generalized Probabilistic Adjusted Count, the readme method, the energy distance minimization method, the EM algorithm for quantification, and Friedman's method. More generally, we find that the performance on multiclass quantification is inferior to the results obtained in the binary setting. Our results can guide practitioners who intend to apply quantification algorithms and help researchers to identify opportunities for future research.
• Abstract（参考訳）: 量子化は、与えられたターゲットセットのクラス分布を予測する問題を表す。 また、近年、さまざまなアルゴリズムが提案されている教師付き機械学習の研究分野も拡大しています。 しかし,アルゴリズム選択をサポートする定量化手法の包括的比較は,まだ行われていない。 本研究では,24種類の数値化手法の実証的性能比較を徹底することで,この研究ギャップを埋める。 バイナリのさまざまなシナリオとマルチクラス量子化設定を検討するため、40のデータセット上で約300万回の実験実行を実施しました。 一つのアルゴリズムが一般に競合に勝ることはないが、Median SweepやDySフレームワークなど、バイナリ設定で大幅にパフォーマンスが向上するメソッド群を識別する。 多クラス構成の場合、一般化された確率的調整数、readme法、エネルギー距離最小化法、数値化のためのemアルゴリズム、フリードマン法など、異なる幅広いアルゴリズム群が優れた性能をもたらすことが観察される。 より一般的には、多クラス定量化の性能はバイナリ設定の結果よりも劣っていることが分かる。 本研究は,定量化アルゴリズムを適用しようとする実践者の指導と,今後の研究の機会の特定を支援する。

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