Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Twin Parametric Margin Support Vector Machine for Multiclass Classification

論文の概要: Robust Twin Parametric Margin Support Vector Machine for Multiclass Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06213v2
Date: Wed, 22 May 2024 11:58:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-26 21:22:37.374985
Title: Robust Twin Parametric Margin Support Vector Machine for Multiclass Classification
Title（参考訳）: マルチクラス分類のためのロバストツインパラメトリック支持ベクトルマシン
Authors: Renato De Leone, Francesca Maggioni, Andrea Spinelli,
Abstract要約: 本稿では,マルチクラス分類の問題に対処するために,Twin Parametric Margin Support Vector Machine (TPMSVM) モデルを提案する。各サンプルの周囲に有界・ノルム不確実性集合を構築し,決定論的モデルの頑健な対応を導出する。提案したTPMSVM手法を実世界のデータセット上でテストし,提案手法の優れた性能を示す。
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: In this paper, we present novel Twin Parametric Margin Support Vector Machine (TPMSVM) models to tackle the problem of multiclass classification. We explore the cases of linear and nonlinear classifiers and propose two possible alternatives for the final decision function. Since real-world observations are plagued by measurement errors and noise, data uncertainties need to be considered in the optimization models. For this reason, we construct bounded-by-norm uncertainty sets around each sample and derive the robust counterpart of deterministic models by means of robust optimization techniques. Finally, we test the proposed TPMSVM methodology on real-world datasets, showing the good performance of the approach.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Twin Parametric Margin Support Vector Machine (TPMSVM) モデルを提案する。線形および非線形な分類器の場合について検討し、最終決定関数に対する2つの選択肢を提案する。実世界の観測は測定誤差やノイズに悩まされているため、最適化モデルではデータの不確実性を考慮する必要がある。このため、各サンプルの周囲に有界・ノルム不確実性集合を構築し、ロバストな最適化手法を用いて決定論的モデルのロバストな対応を導出する。最後に,提案したTPMSVM手法を実世界のデータセット上でテストし,提案手法の優れた性能を示す。

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