論文の概要: Single-sample versus case-control sampling scheme for Positive Unlabeled data: the story of two scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02095v3
• Date: Sat, 21 Dec 2024 18:05:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:49.504737
• Title: Single-sample versus case-control sampling scheme for Positive Unlabeled data: the story of two scenarios
• Title（参考訳）: 正の未ラベルデータに対する単サンプル対ケースコントロールサンプリングスキーム:2つのシナリオの物語
• Authors: Jan Mielniczuk, Adam Wawrzeńczyk,
• Abstract要約: 経験的リスク最小化(ERM)に基づく正の未ラベルデータに対する分類器の性能は,単一サンプルシナリオに適用した場合に著しく低下する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290099
• License:
• Abstract: In the paper we argue that performance of the classifiers based on Empirical Risk Minimization (ERM) for positive unlabeled data, which are designed for case-control sampling scheme may significantly deteriorate when applied to a single-sample scenario. We reveal why their behavior depends, in all but very specific cases, on the scenario. Also, we introduce a single-sample case analogue of the popular non-negative risk classifier designed for case-control data and compare its performance with the original proposal. We show that the significant differences occur between them, especiall when half or more positive of observations are labeled. The opposite case when ERM minimizer designed for the case-control case is applied for single-sample data is also considered and similar conclusions are drawn. Taking into account difference of scenarios requires a sole, but crucial, change in the definition of the Empirical Risk.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,ケース制御サンプリング方式を設計した正の未ラベルデータに対する経験的リスク最小化(ERM)に基づく分類器の性能が,単一サンプルシナリオに適用した場合に著しく低下する可能性があることを論じる。 シナリオによって、なぜそれらの振る舞いが、何よりも非常に具体的なケースに依存しているのかを明らかにする。 また、ケース制御データ用に設計された一般的な非負のリスク分類器の単一サンプルケース類似体を導入し、その性能を元の提案と比較する。 以上の結果から,両群間に有意な差がみられた。 ケース制御ケース用に設計されたEMM最小化器を単一サンプルデータに適用する場合も、同様の結論が導かれる。 シナリオの違いを考慮するには、経験的リスクの定義において、唯一の、しかし重要な変更が必要です。

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