論文の概要: Linear Algorithms for Nonparametric Multiclass Probability Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12460v1
• Date: Wed, 25 May 2022 03:15:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-26 13:30:06.143250
• Title: Linear Algorithms for Nonparametric Multiclass Probability Estimation
• Title（参考訳）: 非パラメトリック多クラス確率推定のための線形アルゴリズム
• Authors: Liyun Zeng, Hao Helen Zhang
• Abstract要約: アンサンブル学習によってクラス確率を推定するために,サポートベクトルマシン (wSVM) が開発された。 計算効率と推定精度の面でwSVMをさらに向上するために,ベースライン学習とOVA学習という2つの新しい学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiclass probability estimation is the problem of estimating conditional probabilities of a data point belonging to a class given its covariate information. It has broad applications in statistical analysis and data science. Recently a class of weighted Support Vector Machines (wSVMs) have been developed to estimate class probabilities through ensemble learning for $K$-class problems (Wang, Shen and Liu, 2008; Wang, Zhang and Wu, 2019), where $K$ is the number of classes. The estimators are robust and achieve high accuracy for probability estimation, but their learning is implemented through pairwise coupling, which demand polynomial time in $K$. In this paper, we propose two new learning schemes, the baseline learning and the One-vs-All (OVA) learning, to further improve wSVMs in terms of computational efficiency and estimation accuracy. In particular, the baseline learning has optimal computational complexity in the sense that it is linear in $K$. The resulting estimators are distribution-free and shown to be consistent. We further conduct extensive numerical experiments to demonstrate finite sample performance.
• Abstract（参考訳）: 多クラス確率推定は、その共変量情報からクラスに属するデータポイントの条件付き確率を推定する問題である。 統計分析やデータ科学に広く応用されている。 最近では、K$クラス問題(Wang, Shen and Liu, 2008; Wang, Zhang and Wu, 2019)のアンサンブル学習を通じて、クラス確率を推定するために、重み付きサポートベクトルマシン(wSVM)のクラスが開発された。 推定器は頑健であり、確率推定の精度が高いが、その学習はペア結合によって実施され、多項式時間は$K$である。 本稿では、計算効率と推定精度の面でwsvmをさらに向上させるために、ベースライン学習と1-vs-all(ova)学習という2つの新しい学習方式を提案する。 特に、ベースライン学習は、$K$で線型であるという意味で、最適な計算複雑性を持つ。 結果として得られる推定値は分布フリーであり、一貫性があることが示される。 さらに, 有限サンプル性能を示すため, 広範な数値実験を行った。

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