論文の概要: AdaCC: Cumulative Cost-Sensitive Boosting for Imbalanced Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08309v1
• Date: Sat, 17 Sep 2022 10:46:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 16:25:20.552980
• Title: AdaCC: Cumulative Cost-Sensitive Boosting for Imbalanced Classification
• Title（参考訳）: AdaCC:非均衡分類のための累積コスト感性ブースティング
• Authors: Vasileios Iosifidis, Symeon Papadopoulos, Bodo Rosenhahn, Eirini Ntoutsi
• Abstract要約: 本研究では,不均衡なデータに対する新たなコスト依存型ブースティング手法を提案し,このラウンドに対する誤分類コストを動的に調整する。 AdaCCと呼ばれる本手法は,昇降モデルの累積挙動に依存するため,パラメータフリーである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.942008530628016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Class imbalance poses a major challenge for machine learning as most supervised learning models might exhibit bias towards the majority class and under-perform in the minority class. Cost-sensitive learning tackles this problem by treating the classes differently, formulated typically via a user-defined fixed misclassification cost matrix provided as input to the learner. Such parameter tuning is a challenging task that requires domain knowledge and moreover, wrong adjustments might lead to overall predictive performance deterioration. In this work, we propose a novel cost-sensitive boosting approach for imbalanced data that dynamically adjusts the misclassification costs over the boosting rounds in response to model's performance instead of using a fixed misclassification cost matrix. Our method, called AdaCC, is parameter-free as it relies on the cumulative behavior of the boosting model in order to adjust the misclassification costs for the next boosting round and comes with theoretical guarantees regarding the training error. Experiments on 27 real-world datasets from different domains with high class imbalance demonstrate the superiority of our method over 12 state-of-the-art cost-sensitive boosting approaches exhibiting consistent improvements in different measures, for instance, in the range of [0.3%-28.56%] for AUC, [3.4%-21.4%] for balanced accuracy, [4.8%-45%] for gmean and [7.4%-85.5%] for recall.
• Abstract（参考訳）: クラス不均衡は、ほとんどの教師付き学習モデルが多数派に対して偏見を示し、少数派のクラスでは低パフォーマンスを示すため、機械学習にとって大きな課題となる。 コストセンシティブな学習は、学習者に入力として提供されるユーザ定義の固定型誤分類コストマトリックスを介して、クラスを異なる方法で扱うことでこの問題に対処する。 このようなパラメータチューニングはドメイン知識を必要とする困難なタスクであり、さらに間違った調整が全体的な予測性能の劣化につながる可能性がある。 本研究では,不均衡データに対して,固定型誤分類コスト行列を使わずに,モデルの性能に応答して誤分類コストを動的に調整する,新たなコスト感受性向上手法を提案する。 AdaCCと呼ばれる本手法は,次の昇降ラウンドの誤分類コストを調整するために,昇降モデルの累積挙動に依存するためパラメータフリーであり,トレーニング誤差に関する理論的保証が提供される。 例えば、AUCは[0.3%-28.56%]、バランスの取れた精度は[3.4%-21.4%]、gmeanは[4.8%-45%]、リコールは[7.4%-85.5%]である。

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