論文の概要: A Comprehensive Survey on Rare Event Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11356v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 14:36:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-21 15:51:35.938890
- Title: A Comprehensive Survey on Rare Event Prediction
- Title（参考訳）: レアイベント予測に関する総合的調査
- Authors: Chathurangi Shyalika, Ruwan Wickramarachchi, Amit Sheth
- Abstract要約: 本稿は,現状の文献のギャップを把握し,稀な事象を予測することの課題を明らかにすることを目的とする。
また、専門家や研究者をガイドする研究の方向性も示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8416014644193066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Rare event prediction involves identifying and forecasting events with a low
probability using machine learning and data analysis. Due to the imbalanced
data distributions, where the frequency of common events vastly outweighs that
of rare events, it requires using specialized methods within each step of the
machine learning pipeline, i.e., from data processing to algorithms to
evaluation protocols. Predicting the occurrences of rare events is important
for real-world applications, such as Industry 4.0, and is an active research
area in statistical and machine learning. This paper comprehensively reviews
the current approaches for rare event prediction along four dimensions: rare
event data, data processing, algorithmic approaches, and evaluation approaches.
Specifically, we consider 73 datasets from different modalities (i.e.,
numerical, image, text, and audio), four major categories of data processing,
five major algorithmic groupings, and two broader evaluation approaches. This
paper aims to identify gaps in the current literature and highlight the
challenges of predicting rare events. It also suggests potential research
directions, which can help guide practitioners and researchers.
- Abstract（参考訳）: まれな事象予測は、機械学習とデータ分析を使用して、低い確率でイベントを識別および予測することを含む。
一般的なイベントの頻度が稀なイベントの頻度を大幅に上回る不均衡なデータ分布のため、機械学習パイプラインの各ステップ、すなわちデータ処理からアルゴリズム、評価プロトコルまで、特別なメソッドを使用する必要がある。
産業4.0のような現実の応用には稀な事象の発生を予測することが重要であり、統計学や機械学習において活発な研究領域である。
本稿では,レアイベントデータ,データ処理,アルゴリズム手法,評価手法という4次元のレアイベント予測手法について概説する。
具体的には、異なるモダリティ(数値、画像、テキスト、音声など)の73のデータセット、データ処理の4つの主要なカテゴリ、5つの主要なアルゴリズムのグループ化、2つの広範な評価アプローチを検討する。
本稿では,現在の文献におけるギャップを特定し,希少事象の予測の課題を浮き彫りにする。
また、実践者や研究者の指導に役立つ研究の方向性も示唆している。
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