論文の概要: Classic algorithms are fair learners: Classification Analysis of natural weather and wildfire occurrences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01381v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 06:11:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 19:42:31.237827
• Title: Classic algorithms are fair learners: Classification Analysis of natural weather and wildfire occurrences
• Title（参考訳）: 古典的アルゴリズムは公正な学習者である:自然気象と山火事の発生の分類分析
• Authors: Senthilkumar Gopal
• Abstract要約: 本稿では,決定木,ブースティング,サポートベクトルマシン,k-nearest Neighbors,浅部ニューラルネットワークなど,広く使われている古典的教師あり学習アルゴリズムの実証機能について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classic machine learning algorithms have been reviewed and studied mathematically on its performance and properties in detail. This paper intends to review the empirical functioning of widely used classical supervised learning algorithms such as Decision Trees, Boosting, Support Vector Machines, k-nearest Neighbors and a shallow Artificial Neural Network. The paper evaluates these algorithms on a sparse tabular data for classification task and observes the effect on specific hyperparameters on these algorithms when the data is synthetically modified for higher noise. These perturbations were introduced to observe these algorithms on their efficiency in generalizing for sparse data and their utility of different parameters to improve classification accuracy. The paper intends to show that these classic algorithms are fair learners even for such limited data due to their inherent properties even for noisy and sparse datasets.
• Abstract（参考訳）: 古典的な機械学習アルゴリズムは、その性能と特性を詳細に数学的にレビューし、研究してきた。 本稿では,決定木,ブースティング,サポートベクトルマシン,k-nearest Neighbors,浅い人工ニューラルネットワークなど,広く使われている古典的教師あり学習アルゴリズムの実証機能について検討する。 本論文は,これらのアルゴリズムを,分類タスクのための疎グラフデータ上で評価し,高ノイズのために合成した際の特定のハイパーパラメータへの影響を観察する。 これらの摂動は、スパースデータの一般化におけるアルゴリズムの効率と、分類精度を改善するために異なるパラメータの有用性を観測するために導入された。 本論文は,これらの古典的アルゴリズムが,ノイズやスパースデータセットであっても,固有の特性のため,そのような制限されたデータであっても,公正な学習者であることを示そうとしている。

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