論文の概要: Prediction in the presence of response-dependent missing labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13555v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 01:43:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:52:49.631231
• Title: Prediction in the presence of response-dependent missing labels
• Title（参考訳）: 応答依存的欠落ラベルの存在下での予測
• Authors: Hyebin Song, Garvesh Raskutti, Rebecca Willett
• Abstract要約: センサー技術の限界は ワイルドファイアデータに ラベルの欠落をもたらします 新しい手法と非ラベルアルゴリズムP(ositive) U(ccurrence) M(agnitude) M(ixture)を開発し、陽性サンプルの発生と検出の可能性を共同で推定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.932172873182115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In a variety of settings, limitations of sensing technologies or other sampling mechanisms result in missing labels, where the likelihood of a missing label in the training set is an unknown function of the data. For example, satellites used to detect forest fires cannot sense fires below a certain size threshold. In such cases, training datasets consist of positive and pseudo-negative observations where pseudo-negative observations can be either true negatives or undetected positives with small magnitudes. We develop a new methodology and non-convex algorithm P(ositive) U(nlabeled) - O(ccurrence) M(agnitude) M(ixture) which jointly estimates the occurrence and detection likelihood of positive samples, utilizing prior knowledge of the detection mechanism. Our approach uses ideas from positive-unlabeled (PU)-learning and zero-inflated models that jointly estimate the magnitude and occurrence of events. We provide conditions under which our model is identifiable and prove that even though our approach leads to a non-convex objective, any local minimizer has optimal statistical error (up to a log term) and projected gradient descent has geometric convergence rates. We demonstrate on both synthetic data and a California wildfire dataset that our method out-performs existing state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 様々な設定において、センシング技術やその他のサンプリング機構の制限は、トレーニングセットに欠落しているラベルがデータの未知の機能である可能性のあるラベルを欠落させる結果となる。 例えば、森林火災を検出するために使用される衛星は、一定の大きさの閾値以下では火災を感知できない。 このような場合、トレーニングデータセットは、偽陰性観測が真の負か、小さな大きさの未検出正のどちらかである、正と偽の負の観測からなる。 我々は,検出機構の事前知識を利用して,正試料の発生と検出の可能性を共同で推定する手法と非凸アルゴリズムP(ositive) U(nlabeled) - O(ccurrence) M(ixture)を開発した。 提案手法では,事象の規模と発生を共同で推定する正の未ラベル学習(PU)モデルとゼロインフレモデルを用いている。 モデルが同定可能な条件を提供し、我々のアプローチが凸でない目的をもたらすとしても、任意の局所最小化器は最適統計誤差(対数項まで)を持ち、投影勾配降下は幾何収束率を持つことを示す。 合成データとカリフォルニアの山火事データセットの両方で、我々の手法は既存の最先端のアプローチよりも優れています。

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