論文の概要: A Comparative Evaluation of Quantification Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03223v4
• Date: Fri, 24 Jan 2025 18:52:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:52:54.333977
• 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、目に見えないデータに基づいてクラスラベルの分布を推定する問題を表す。 本研究では,40以上のデータセットに対する24の異なる手法を比較し,バイナリとマルチクラス定量化設定を考慮して検討する。 一般に全ての競合より優れているアルゴリズムは存在しないが、しきい値選択に基づくMedian SweepやTSMaxメソッドを含む一連の手法を識別する。 マルチクラス設定では,HDx法,一般化確率調整数,reme法,エネルギ距離最小化法,EMなど,異なるアルゴリズム群が優れた性能を発揮することを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.802657211770274
• License:
• Abstract: Quantification represents the problem of estimating the distribution of class labels on unseen data. 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 on overall more than 40 data sets, considering binary as well as multiclass quantification settings. We observe that no single algorithm generally outperforms all competitors, but identify a group of methods including the threshold selection-based Median Sweep and TSMax methods, the DyS framework including the HDy method, Forman's mixture model, and Friedman's method that performs best in the binary setting. For the multiclass setting, we observe that a different, broad group of algorithms yields good performance, including the HDx method, the Generalized Probabilistic Adjusted Count, the readme method, the energy distance minimization method, the EM algorithm for quantification, and Friedman's method. We also find that tuning the underlying classifiers has in most cases only a limited impact on the quantification performance. 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、目に見えないデータに基づいてクラスラベルの分布を推定する問題を表す。 また、近年、様々なアルゴリズムが提案されている教師あり機械学習の研究分野も成長している。 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,40以上のデータセットに対する24種類の量子化手法の徹底的な性能比較を行い,バイナリとマルチクラスの量子化設定を考慮し,この研究ギャップを解消する。 一つのアルゴリズムが一般に競合に勝ることはないが、しきい値選択に基づくMedian SweepとTSMaxメソッド、HDyメソッドを含むDySフレームワーク、Formanの混合モデル、バイナリ設定において最良のFriedmanの手法を含む一連の手法を同定する。 マルチクラス設定では,HDx法,一般化確率調整数,可読化法,エネルギー距離最小化法,定量化のためのEMアルゴリズム,フリードマン法など,異なるアルゴリズム群が優れた性能を発揮することが観察された。 また、基礎となる分類器のチューニングは、ほとんどの場合、定量化性能に限定的な影響しか与えないことがわかった。 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,今後の研究機会の特定を支援するものである。

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