論文の概要: Linear Classifiers Under Infinite Imbalance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05797v1
• Date: Thu, 10 Jun 2021 15:01:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-11 20:55:21.665440
• Title: Linear Classifiers Under Infinite Imbalance
• Title（参考訳）: 無限不均衡下における線形分類器
• Authors: Paul Glasserman, Mike Li
• Abstract要約: 無限不均衡極限における二項分類のための線形判別関数の挙動について検討する。 広い種類の重み関数に対して、インターセプトは分岐するが、残りの係数ベクトルは無限の不均衡の下で有限極限を持つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8275108630751844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the behavior of linear discriminant functions for binary classification in the infinite-imbalance limit, where the sample size of one class grows without bound while the sample size of the other remains fixed. The coefficients of the classifier minimize an expected loss specified through a weight function. We show that for a broad class of weight functions, the intercept diverges but the rest of the coefficient vector has a finite limit under infinite imbalance, extending prior work on logistic regression. The limit depends on the left tail of the weight function, for which we distinguish three cases: bounded, asymptotically polynomial, and asymptotically exponential. The limiting coefficient vectors reflect robustness or conservatism properties in the sense that they optimize against certain worst-case alternatives. In the bounded and polynomial cases, the limit is equivalent to an implicit choice of upsampling distribution for the minority class. We apply these ideas in a credit risk setting, with particular emphasis on performance in the high-sensitivity and high-specificity regions.
• Abstract（参考訳）: 無限不均衡極限における二項分類における線形判別関数の挙動について検討し,一方のクラスのサンプルサイズは拘束されずに増大し,他方のサンプルサイズは固定されたままである。 分類器の係数は、重み関数によって指定された期待損失を最小化する。 重み関数の広いクラスでは、インターセプタは発散するが、係数ベクトルの残りの部分は無限不均衡の下で有限の極限を持ち、ロジスティック回帰に関する先行研究が拡張される。 極限は重み関数の左尾に依存し、有界、漸近多項式、漸近指数の3つの場合を区別する。 制限係数ベクトルは、ある最悪の選択肢に対して最適化されるという意味で、ロバスト性や保守性を反映する。 有界および多項式の場合、極限は少数類に対するアップサンプリング分布の暗黙の選択と等価である。 我々はこれらのアイデアを信用リスク設定に適用し、特に高感度および高特異性領域のパフォーマンスに重点を置いている。

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