論文の概要: Streaming Active Learning for Regression Problems Using Regression via Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01013v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 16:01:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 18:56:41.660258
• Title: Streaming Active Learning for Regression Problems Using Regression via Classification
• Title（参考訳）: 分類による回帰を用いた回帰問題に対するストリーミングアクティブ学習
• Authors: Shota Horiguchi, Kota Dohi, Yohei Kawaguchi
• Abstract要約: 本稿では,回帰学習のためのストリーミング能動学習にレグレッション・ウィズ・クラス化フレームワークを用いることを提案する。 レグレッション・ウィズ・クラス化は回帰問題を分類問題に変換し、ストリーミング能動学習法を回帰問題に直接適用できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.572218568705376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the challenges in deploying a machine learning model is that the model's performance degrades as the operating environment changes. To maintain the performance, streaming active learning is used, in which the model is retrained by adding a newly annotated sample to the training dataset if the prediction of the sample is not certain enough. Although many streaming active learning methods have been proposed for classification, few efforts have been made for regression problems, which are often handled in the industrial field. In this paper, we propose to use the regression-via-classification framework for streaming active learning for regression. Regression-via-classification transforms regression problems into classification problems so that streaming active learning methods proposed for classification problems can be applied directly to regression problems. Experimental validation on four real data sets shows that the proposed method can perform regression with higher accuracy at the same annotation cost.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニングモデルをデプロイする上での課題のひとつは、運用環境が変化すると、モデルのパフォーマンスが低下することです。 パフォーマンスを維持するために、サンプルの予測が十分でない場合には、トレーニングデータセットに新たに注釈付きサンプルを追加して、モデルの再トレーニングを行うストリーミングアクティブラーニングが使用される。 多くのストリーミングアクティブな学習手法が分類のために提案されているが、産業分野でよく扱われる回帰問題に対する取り組みはほとんど行われていない。 本稿では,回帰学習のためのストリーミング能動学習のための回帰情報分類フレームワークを提案する。 レグレッション・ウィズ・クラス化は回帰問題を分類問題に変換し、分類問題に提案されたストリーミングアクティブラーニング手法を回帰問題に直接適用できるようにする。 4つの実データ集合に対する実験的検証により,提案手法は同一のアノテーションコストで高い精度で回帰を行うことができることを示す。

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