論文の概要: problexity -- an open-source Python library for binary classification
problem complexity assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06709v1
- Date: Thu, 14 Jul 2022 07:32:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-16 00:20:23.675272
- Title: problexity -- an open-source Python library for binary classification
problem complexity assessment
- Title（参考訳）: problexity - バイナリ分類問題複雑性評価のためのオープンソースのpythonライブラリ
- Authors: Joanna Komorniczak, Pawel Ksieniewicz
- Abstract要約: 分類問題の複雑性評価は、教師付き学習領域における多くのトピックの重要な要素である。
現在、問題複雑性尺度の計算を可能にする学術コミュニティで利用可能なツールは、C++とR言語のライブラリとしてのみ利用可能である。
本稿では,Python言語における22の複雑性尺度を推定するソフトウェアモジュールについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The classification problem's complexity assessment is an essential element of
many topics in the supervised learning domain. It plays a significant role in
meta-learning -- becoming the basis for determining meta-attributes or
multi-criteria optimization -- allowing the evaluation of the training set
resampling without needing to rebuild the recognition model. The tools
currently available for the academic community, which would enable the
calculation of problem complexity measures, are available only as libraries of
the C++ and R languages. This paper describes the software module that allows
for the estimation of 22 complexity measures for the Python language --
compatible with the scikit-learn programming interface -- allowing for the
implementation of research using them in the most popular programming
environment of the machine learning community.
- Abstract（参考訳）: 分類問題の複雑性評価は、教師付き学習領域における多くのトピックの重要な要素である。
メタ学習において重要な役割を担っており、メタ属性決定やマルチクリトリア最適化の基礎となる -- 認識モデルを再構築することなく、トレーニングセットの再サンプリングを評価することができる。
現在、問題複雑性尺度の計算を可能にする学術コミュニティで利用可能なツールは、C++とR言語のライブラリとしてのみ利用可能である。
本稿では,Python言語における22の複雑度を推定するソフトウェアモジュールについて述べる。これは,Scikit-Lernプログラミングインターフェースと互換性のあるもので,機械学習コミュニティで最も人気のあるプログラミング環境において,それらを用いた研究の実装を可能にするものだ。
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