論文の概要: Rectifying Mono-Label Boolean Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08758v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 13:17:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 14:00:41.033834
• Title: Rectifying Mono-Label Boolean Classifiers
• Title（参考訳）: モノラベルブール分類器の定式化
• Authors: Sylvie Coste-Marquis and Pierre Marquis
• Abstract要約: 我々は、$Sigma star T$に相当する分類回路を、$Sigma$と$T$のサイズで時間線形に計算できることを示す。 Sigma$と$T$が決定木である場合、$Sigma star T$に相当する決定木は、$Sigma$と$T$のサイズの時間で計算できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.067193671632847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We elaborate on the notion of rectification of a Boolean classifier $\Sigma$. Given $\Sigma$ and some background knowledge $T$, postulates characterizing the way $\Sigma$ must be changed into a new classifier $\Sigma \star T$ that complies with $T$ have already been presented. We focus here on the specific case of mono-label Boolean classifiers, i.e., there is a single target concept and any instance is classified either as positive (an element of the concept), or as negative (an element of the complementary concept). In this specific case, our main contribution is twofold: (1) we show that there is a unique rectification operator $\star$ satisfying the postulates, and (2) when $\Sigma$ and $T$ are Boolean circuits, we show how a classification circuit equivalent to $\Sigma \star T$ can be computed in time linear in the size of $\Sigma$ and $T$; when $\Sigma$ and $T$ are decision trees, a decision tree equivalent to $\Sigma \star T$ can be computed in time polynomial in the size of $\Sigma$ and $T$.
• Abstract（参考訳）: ブール分類子 $\sigma$ の正則化の概念について詳述する。 $\sigma$ といくつかの背景知識 $t$ が与えられた場合、$\sigma$ を新しい分類器 $\sigma \star t$ に変更しなければならないという仮定は、すでに提示されている。 ここでは、単ラベルブール分類器の特定の場合、すなわち、単一の目標概念が存在し、任意のインスタンスは正(概念の要素)または負(相補的概念の要素)に分類される。 この特別な場合、我々の主な貢献は2つある: (1) 仮定を満たす一意な整流作用素 $\star$ が存在し、(2) $\sigma$ と $t$ がブール回路であるとき、$\sigma \star t$ に相当する分類回路が$\sigma$ と $t$ のサイズで線形に計算できることを示す; $\sigma$ と $t$ が決定木であるとき、$\sigma \star t$ に相当する決定木は $\sigma$ と $t$ の大きさの時間多項式で計算できる。

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