論文の概要: Positive Unlabeled Learning Selected Not At Random (PULSNAR): class proportion estimation when the SCAR assumption does not hold
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08269v3
- Date: Fri, 3 May 2024 21:41:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 01:36:04.057443
- Title: Positive Unlabeled Learning Selected Not At Random (PULSNAR): class proportion estimation when the SCAR assumption does not hold
- Title（参考訳）: PULSNAR (Positive Unlabeled Learning Selected Not At Random) : SCAR仮定が成立しない場合のクラス比推定
- Authors: Praveen Kumar, Christophe G. Lambert,
- Abstract要約: PU学習(Positive and Unlabeled learning)は、半教師付きバイナリ分類の一種である。
PU学習は、確認された負が利用できない、あるいは入手が難しい設定において幅広い応用がある。
2つのPU学習アルゴリズムを提案し、$alpha$を推定し、PUインスタンスの確率を計算し、分類基準を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.76815720120527
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Positive and Unlabeled (PU) learning is a type of semi-supervised binary classification where the machine learning algorithm differentiates between a set of positive instances (labeled) and a set of both positive and negative instances (unlabeled). PU learning has broad applications in settings where confirmed negatives are unavailable or difficult to obtain, and there is value in discovering positives among the unlabeled (e.g., viable drugs among untested compounds). Most PU learning algorithms make the \emph{selected completely at random} (SCAR) assumption, namely that positives are selected independently of their features. However, in many real-world applications, such as healthcare, positives are not SCAR (e.g., severe cases are more likely to be diagnosed), leading to a poor estimate of the proportion, $\alpha$, of positives among unlabeled examples and poor model calibration, resulting in an uncertain decision threshold for selecting positives. PU learning algorithms vary; some estimate only the proportion, $\alpha$, of positives in the unlabeled set, while others calculate the probability that each specific unlabeled instance is positive, and some can do both. We propose two PU learning algorithms to estimate $\alpha$, calculate calibrated probabilities for PU instances, and improve classification metrics: i) PULSCAR (positive unlabeled learning selected completely at random), and ii) PULSNAR (positive unlabeled learning selected not at random). PULSNAR employs a divide-and-conquer approach to cluster SNAR positives into subtypes and estimates $\alpha$ for each subtype by applying PULSCAR to positives from each cluster and all unlabeled. In our experiments, PULSNAR outperformed state-of-the-art approaches on both synthetic and real-world benchmark datasets.
- Abstract（参考訳）: 正および非ラベル付き学習(英: Positive and Unlabeled learning、PU)とは、機械学習アルゴリズムが正のインスタンス(ラベル付き)と正のインスタンス(ラベルなし)のセットを区別する半教師付きバイナリ分類の一種である。
PU学習は、確認された陰性が入手できない、あるいは入手が難しい設定において広く応用されており、ラベルなし化合物(例えば、未試験化合物中の有効薬物)の正の発見に価値がある。
ほとんどのPU学習アルゴリズムは、正がそれらの特徴から独立して選択されるというSCAR(英語版)の仮定を完全無作為に選択する。
しかし、医療などの現実世界の多くのアプリケーションでは、陽性はSCARではない(例えば、重篤なケースは診断される可能性が高い)。
PU学習アルゴリズムは、ラベル付けされていない集合の正の比率である$\alpha$のみを推定するものと、ラベル付けされていない各インスタンスが正であることの確率を計算したものと、両方を行うことができるものがある。
2つのPU学習アルゴリズムを提案し、$\alpha$を推定し、PUインスタンスの校正確率を計算し、分類基準を改善する。
一 PULSCAR(ランダムに選抜された正の未ラベル学習)及び
ii) PULSNAR(ランダムに選ばない正の未ラベル学習)
PULSNAR は SNAR の正をサブタイプに分類し、各サブタイプに対して$\alpha$ と見積もる。
我々の実験では、PULSNARは、合成および実世界のベンチマークデータセットにおいて最先端のアプローチより優れていた。
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