Fugu-MT 論文翻訳(概要): Local overlap reduction procedure for dynamic ensemble selection

論文の概要: Local overlap reduction procedure for dynamic ensemble selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08455v1
Date: Thu, 16 Jun 2022 21:31:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-21 07:15:39.700346
Title: Local overlap reduction procedure for dynamic ensemble selection
Title（参考訳）: 動的アンサンブル選択のための局所重なり低減法
Authors: Mariana A. Souza, Robert Sabourin, George D. C. Cavalcanti and Rafael M. O. Cruz
Abstract要約: クラス不均衡は、分類モデルにおいて学習をより困難にすることで知られる特徴である。分類過程における局所クラス重複の影響を最小限に抑えるDS手法を提案する。実験の結果,提案手法はベースラインを著しく上回ることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.304462985219237
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Class imbalance is a characteristic known for making learning more challenging for classification models as they may end up biased towards the majority class. A promising approach among the ensemble-based methods in the context of imbalance learning is Dynamic Selection (DS). DS techniques single out a subset of the classifiers in the ensemble to label each given unknown sample according to their estimated competence in the area surrounding the query. Because only a small region is taken into account in the selection scheme, the global class disproportion may have less impact over the system's performance. However, the presence of local class overlap may severely hinder the DS techniques' performance over imbalanced distributions as it not only exacerbates the effects of the under-representation but also introduces ambiguous and possibly unreliable samples to the competence estimation process. Thus, in this work, we propose a DS technique which attempts to minimize the effects of the local class overlap during the classifier selection procedure. The proposed method iteratively removes from the target region the instance perceived as the hardest to classify until a classifier is deemed competent to label the query sample. The known samples are characterized using instance hardness measures that quantify the local class overlap. Experimental results show that the proposed technique can significantly outperform the baseline as well as several other DS techniques, suggesting its suitability for dealing with class under-representation and overlap. Furthermore, the proposed technique still yielded competitive results when using an under-sampled, less overlapped version of the labelled sets, specially over the problems with a high proportion of minority class samples in overlap areas. Code available at https://github.com/marianaasouza/lords.
Abstract（参考訳）: クラス不均衡(class unbalance)は、学習が多数派クラスに偏りがちであるため、分類モデルの学習をより困難にする特徴である。不均衡学習の文脈におけるアンサンブルベース手法間の有望なアプローチは動的選択(ds)である。 DS技術は、アンサンブル内の分類器のサブセットを抽出し、クエリを取り巻く領域における推定能力に応じて、与えられた未知のサンプルをラベル付けする。選択スキームでは小さな領域のみが考慮されるため、グローバルクラスの不均衡はシステム性能への影響を少なくする可能性がある。しかし,局所クラス重なりの存在は,不均衡分布に対するds技術の性能を著しく阻害する可能性がある。そこで本研究では,分類器選択手順における局所クラス重なりの影響を最小限に抑えるds手法を提案する。提案手法は,問合せサンプルをラベル付けする能力が認められるまで,最も分類が難しいと認識されたインスタンスを対象領域から反復的に削除する。既知のサンプルは、局所クラスオーバーラップを定量化するインスタンス硬度測定を用いて特徴づけられる。実験結果から,提案手法はベースラインや他のDS手法よりも大幅に優れており,クラスアンダー表現や重複処理に適していることが示唆された。さらに,提案手法は,ラベル付き集合のアンダーサンプルとアンダーサンプルを用いた場合,特に重複領域におけるマイノリティクラス標本の比率が高い問題に対して,競争結果を得た。コードはhttps://github.com/marianaasouza/lordsで利用可能。

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