論文の概要: Nonparametric active learning for cost-sensitive classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00511v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 22:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 03:49:19.625216
• Title: Nonparametric active learning for cost-sensitive classification
• Title（参考訳）: コスト感受性分類のための非パラメトリック能動学習
• Authors: Boris Ndjia Njike, Xavier Siebert
• Abstract要約: コスト依存型分類のための一般的な非パラメトリック能動学習アルゴリズムを設計する。 我々は、一致した(対数係数まで)下界を提供することにより、得られた上界のほぼ最適性を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1756081703276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cost-sensitive learning is a common type of machine learning problem where different errors of prediction incur different costs. In this paper, we design a generic nonparametric active learning algorithm for cost-sensitive classification. Based on the construction of confidence bounds for the expected prediction cost functions of each label, our algorithm sequentially selects the most informative vector points. Then it interacts with them by only querying the costs of prediction that could be the smallest. We prove that our algorithm attains optimal rate of convergence in terms of the number of interactions with the feature vector space. Furthermore, in terms of a general version of Tsybakov's noise assumption, the gain over the corresponding passive learning is explicitly characterized by the probability-mass of the boundary decision. Additionally, we prove the near-optimality of obtained upper bounds by providing matching (up to logarithmic factor) lower bounds.
• Abstract（参考訳）: コストセンシティブ学習(cost-sensitive learning)は、予測の誤りが異なるコストをもたらす一般的な機械学習問題である。 本稿では,コストに敏感な分類のための汎用的非パラメトリックアクティブラーニングアルゴリズムを設計する。 提案アルゴリズムは,各ラベルの予測コスト関数に対する信頼境界の構成に基づいて,最も情報性の高いベクトル点を逐次選択する。 そして、最小の予測コストのみをクエリすることで、それらと対話する。 このアルゴリズムが特徴ベクトル空間との相互作用数の観点から最適収束率を達成することを証明している。 さらに、ツィバコフの雑音仮定の一般的なバージョンでは、対応する受動的学習に対する利得は境界決定の確率質量によって明確に特徴づけられる。 さらに、(対数係数まで)下界のマッチングを提供することにより、得られた上界の至近性を証明する。

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