論文の概要: Data as voters: instance selection using approval-based multi-winner voting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09995v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 22:00:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 14:56:48.061917
• Title: Data as voters: instance selection using approval-based multi-winner voting
• Title（参考訳）: 投票者としてのデータ:承認に基づく多票制による事例選択
• Authors: Luis S\'anchez-Fern\'andez and Jes\'us A. Fisteus and Rafael L\'opez-Zaragoza
• Abstract要約: 機械学習(あるいはデータマイニング)におけるインスタンス選択問題に対する新しいアプローチを提案する。 提案手法は,承認に基づく多票制選挙における(比例的な)表現に関する最近の結果に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a novel approach to the instance selection problem in machine learning (or data mining). Our approach is based on recent results on (proportional) representation in approval-based multi-winner elections. In our model, instances play a double role as voters and candidates. Each instance in the training set (acting as a voter) approves of the instances (playing the role of candidates) belonging to its local set (except itself), a concept already existing in the literature. We then select the election winners using a representative voting rule, and such winners are the data instances kept in the reduced training set.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(あるいはデータマイニング)におけるインスタンス選択問題に対する新しいアプローチを提案する。 このアプローチは、承認ベースの複数当選者選挙における(プロポーザルな)代表による最近の結果に基づいている。 私たちのモデルでは、インスタンスは有権者と候補者の両方の役割を担います。 トレーニングセット(投票者として実行される)の各インスタンスは、そのローカルセットに属するインスタンス(候補者の役割を演じる)を承認する(それ自体を除いて)。 次に、代表投票ルールを使用して選挙勝者を選択し、そのような勝者は、縮小されたトレーニングセットに保持されるデータインスタンスである。

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