論文の概要: DBC-Forest: Deep forest with binning confidence screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13182v1
• Date: Sat, 25 Dec 2021 04:46:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 16:29:24.209779
• Title: DBC-Forest: Deep forest with binning confidence screening
• Title（参考訳）: DBC-Forest: 双発信頼性スクリーニングによる深い森
• Authors: Pengfei Ma, Youxi Wu, Yan Li, Lei Guo, Zhao Li
• Abstract要約: gcForestcs(英語版)は様々なアプリケーションで大きな成功を収めている。 本稿では、すべてのインスタンスをその信頼性に基づいてビンにまとめる、ディープ・ビンニング・信頼スクリーニング・フォレスト(DBC-Forest)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.353465122597257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a deep learning model, deep confidence screening forest (gcForestcs) has achieved great success in various applications. Compared with the traditional deep forest approach, gcForestcs effectively reduces the high time cost by passing some instances in the high-confidence region directly to the final stage. However, there is a group of instances with low accuracy in the high-confidence region, which are called mis-partitioned instances. To find these mis-partitioned instances, this paper proposes a deep binning confidence screening forest (DBC-Forest) model, which packs all instances into bins based on their confidences. In this way, more accurate instances can be passed to the final stage, and the performance is improved. Experimental results show that DBC-Forest achieves highly accurate predictions for the same hyperparameters and is faster than other similar models to achieve the same accuracy.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルとして、深い信頼度スクリーニング林(gcForestcs)は様々なアプリケーションで大きな成功を収めている。 従来のディープフォレストアプローチと比較して、gcforestcsは、高信頼領域のインスタンスを最終段階に直接渡すことで、高コストを効果的に削減する。 しかし,高信頼領域では,誤分割インスタンスと呼ばれる,精度の低いインスタンス群が存在する。 そこで本論文では,すべてのインスタンスを信頼度に基づいてビンにまとめる,DBC-Forest(Deep binning confidence screening forest)モデルを提案する。 このようにして、より正確なインスタンスを最終ステージに渡すことができ、パフォーマンスが向上する。 実験の結果,DBC-Forestは同一のハイパーパラメータの高精度な予測が可能であり,他の類似モデルよりも高速であることがわかった。

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