Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real-world-robustness of tree-based classifiers

論文の概要: Real-world-robustness of tree-based classifiers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10354v1
Date: Mon, 22 Aug 2022 14:30:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-23 13:51:28.578773
Title: Real-world-robustness of tree-based classifiers
Title（参考訳）: ツリーベース分類器の実世界ロバスト性
Authors: Christoph Schweimer and Sebastian Scher
Abstract要約: 入力データの自然発生歪みに対するロバストネスの指標として,最近導入された実世界のロバストネスの計算方法を示す。実世界のロバスト性を計算する元の方法は、すべてのブラックボックス分類器で機能するが、近似に過ぎない。
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: The concept of trustworthy AI has gained widespread attention lately. One of the aspects relevant to trustworthy AI is robustness of ML models. In this study, we show how to compute the recently introduced measure of real-world-robustness - a measure for robustness against naturally occurring distortions of input data - for tree-based classifiers. The original method for computing real-world-robustness works for all black box classifiers, but is only an approximation. Here we show how real-world-robustness, under the assumption that the natural distortions are given by multivariate normal distributions, can be exactly computed for tree-based classifiers.
Abstract（参考訳）: 最近、信頼できるAIの概念が注目を集めている。信頼できるAIに関連する側面の1つは、MLモデルの堅牢性である。本研究では,最近導入された実世界ロバストネス尺度(自然発生する入力データの歪みに対するロバストネス尺度)を木に基づく分類器に対してどのように計算するかを示す。実世界のロバスト性を計算する元の方法は、すべてのブラックボックス分類器で機能するが、近似に過ぎない。ここでは,自然歪が多変量正規分布によって与えられるという仮定の下で,実世界ロバストネスが木に基づく分類器に対して正確に計算できることを示す。

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