論文の概要: Evaluating the Predictive Performance of Positive-Unlabelled
Classifiers: a brief critical review and practical recommendations for
improvement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02423v1
- Date: Mon, 6 Jun 2022 08:31:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-08 03:07:22.659296
- Title: Evaluating the Predictive Performance of Positive-Unlabelled
Classifiers: a brief critical review and practical recommendations for
improvement
- Title（参考訳）: 正のラベルなし分類器の予測性能評価 : 簡単な批判的レビューと改善のための実践的推奨
- Authors: Jack D. Saunders and Alex, A. Freitas
- Abstract要約: Positive-Unlabelled (PU) 学習は機械学習の領域として成長している。
本稿では、PU分類器を提案する51の論文において、主要なPU学習評価手法と予測精度の選択について批判的にレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Positive-Unlabelled (PU) learning is a growing area of machine learning that
aims to learn classifiers from data consisting of labelled positive and
unlabelled instances. Whilst much work has been done proposing methods for PU
learning, little has been written on the subject of evaluating these methods.
Many popular standard classification metrics cannot be precisely calculated due
to the absence of fully labelled data, so alternative approaches must be taken.
This short commentary paper critically reviews the main PU learning evaluation
approaches and the choice of predictive accuracy measures in 51 articles
proposing PU classifiers and provides practical recommendations for
improvements in this area.
- Abstract（参考訳）: positive-unlabelled (pu) learningは、ラベル付きポジティブインスタンスとラベルなしインスタンスからなるデータから分類器を学ぶことを目的とした、機械学習の分野である。
多くの研究がPU学習の手法を提案してきたが、これらの手法の評価についてはほとんど書かれていない。
多くの一般的な標準分類メトリクスは、完全なラベル付きデータがないために正確に計算できないため、別のアプローチを取る必要がある。
本論文は,pu学習の主な評価手法と予測精度尺度の選択について,pu分類器を提案する51の論文で批判的に評価し,この分野の改善のための実践的勧告を提供する。
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