論文の概要: Conformalized semi-supervised random forest for classification and abnormality detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02237v1
• Date: Sat, 4 Feb 2023 20:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 19:19:11.483399
• Title: Conformalized semi-supervised random forest for classification and abnormality detection
• Title（参考訳）: 等角化半教師付きランダム森林の分類と異常検出
• Authors: Yujin Han, Mingwenchan Xu, Leying Guan
• Abstract要約: トレーニングデータとテストデータが異なる分布を持つ場合の多クラス分類問題を考察する。 本稿では,集合値の予測値である$C(x)$を正しいクラスラベルを含むように構成した共形半教師付きランダムフォレスト(CSForest)を提案する。
• 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: Traditional classifiers infer labels under the premise that the training and test samples are generated from the same distribution. This assumption can be problematic for safety-critical applications such as medical diagnosis and network attack detection. In this paper, we consider the multi-class classification problem when the training data and the test data may have different distributions. We propose conformalized semi-supervised random forest (CSForest), which constructs set-valued predictions $C(x)$ to include the correct class label with desired probability while detecting outliers efficiently. We compare the proposed method to other state-of-art methods in both a synthetic example and a real data application to demonstrate the strength of our proposal.
• Abstract（参考訳）: 従来の分類器は、トレーニングとテストサンプルが同じ分布から生成されるという前提の下でラベルを推論する。 この仮定は、医療診断やネットワークアタック検出などの安全クリティカルな応用において問題となる可能性がある。 本稿では,トレーニングデータとテストデータが異なる分布を持つ場合のマルチクラス分類問題について考察する。 本研究では,整合型半教師付きランダムフォレスト(CSForest)を提案する。これは,設定値の予測を$C(x)$で構成し,正しいクラスラベルを所望の確率で含むとともに,効率よく外れ値を検出する。 本提案手法は,提案手法の強みを示すために,合成例と実データアプリケーションの両方において,他の最先端手法と比較する。

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