論文の概要: Consistent Multiclass Algorithms for Complex Metrics and Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09695v2
• Date: Wed, 19 Oct 2022 03:35:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:16:37.314658
• Title: Consistent Multiclass Algorithms for Complex Metrics and Constraints
• Title（参考訳）: 複素数と制約に対する一貫性のあるマルチクラスアルゴリズム
• Authors: Harikrishna Narasimhan, Harish G. Ramaswamy, Shiv Kumar Tavker, Drona Khurana, Praneeth Netrapalli, Shivani Agarwal
• Abstract要約: この設定には、マルチクラスG平均やマイクロF1測定など、多くの一般的なパフォーマンス指標が含まれている。 このような複雑な設計目標のための一貫したアルゴリズムのための一般的なフレームワークを提供する。 様々なクラス分類タスクと公正制約のある問題の実験により、我々のアルゴリズムは最先端のベースラインと良好に比較できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.6998359999636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present consistent algorithms for multiclass learning with complex performance metrics and constraints, where the objective and constraints are defined by arbitrary functions of the confusion matrix. This setting includes many common performance metrics such as the multiclass G-mean and micro F1-measure, and constraints such as those on the classifier's precision and recall and more recent measures of fairness discrepancy. We give a general framework for designing consistent algorithms for such complex design goals by viewing the learning problem as an optimization problem over the set of feasible confusion matrices. We provide multiple instantiations of our framework under different assumptions on the performance metrics and constraints, and in each case show rates of convergence to the optimal (feasible) classifier (and thus asymptotic consistency). Experiments on a variety of multiclass classification tasks and fairness-constrained problems show that our algorithms compare favorably to the state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 複雑な性能指標と制約を持つマルチクラス学習のための一貫したアルゴリズムを提案し、そこでは、目的と制約を混乱行列の任意の関数で定義する。 この設定には、マルチクラスg-meanやmicro f1-measureのような多くの一般的なパフォーマンス指標や、分類器の精度やリコールの制約、より最近のフェアネスの不一致の尺度が含まれる。 このような複雑な設計目標に対する一貫したアルゴリズムを設計するための一般的な枠組みとして、学習問題を現実的な混乱行列の集合に対する最適化問題と見なす。 性能指標と制約の異なる仮定の下でフレームワークの複数のインスタンス化を提供し、それぞれのケースでは最適な(実現可能な)分類器への収束率を示します。 様々なクラス分類タスクと公正制約のある問題の実験により、我々のアルゴリズムは最先端のベースラインと良好に比較できることを示した。

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