論文の概要: An Online, Adaptive and Unsupervised Regression Framework with Drift
Detection for Label Scarcity Contexts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07682v1
- Date: Tue, 12 Dec 2023 19:23:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 17:49:57.768741
- Title: An Online, Adaptive and Unsupervised Regression Framework with Drift
Detection for Label Scarcity Contexts
- Title（参考訳）: ラベル不足状況に対するドリフト検出を伴うオンライン・適応・教師なし回帰フレームワーク
- Authors: Rene Richard and Nabil Belacel
- Abstract要約: 本稿では,制限付きラベル付きデータを用いたストリーミング環境の最適戦略を提案し,教師なし回帰のための適応手法を提案する。
適応性を高めるために,Adaptive WINdowingアルゴリズムとRoot Mean Square Error (RMSE)に基づく誤り一般化アルゴリズムを統合する。
ラベルをリアルタイムで取得することが重要な課題であるタスクに対して,適応回帰手法の優れた効果を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In scenarios where obtaining real-time labels proves challenging,
conventional approaches may result in sub-optimal performance. This paper
presents an optimal strategy for streaming contexts with limited labeled data,
introducing an adaptive technique for unsupervised regression. The proposed
method leverages a sparse set of initial labels and introduces an innovative
drift detection mechanism to enable dynamic model adaptations in response to
evolving patterns in the data. To enhance adaptability, we integrate the ADWIN
(ADaptive WINdowing) algorithm with error generalization based on Root Mean
Square Error (RMSE). ADWIN facilitates real-time drift detection, while RMSE
provides a robust measure of model prediction accuracy. This combination
enables our multivariate method to effectively navigate the challenges of
streaming data, continuously adapting to changing patterns while maintaining a
high level of predictive precision. Finally, we evaluate the performance of our
multivariate method across various public datasets, comparing it to
non-adapting baselines. Through comprehensive assessments, we demonstrate the
superior efficacy of our adaptive regression technique for tasks where
obtaining labels in real-time is a significant challenge. The results
underscore the method's capacity to outperform traditional approaches and
highlight its potential in scenarios characterized by label scarcity and
evolving data patterns.
- Abstract（参考訳）: リアルタイムラベルの取得が困難である場合、従来の手法では、サブ最適性能が得られる。
本稿では,制限付きラベル付きデータを用いたストリーミング環境の最適戦略を提案し,教師なし回帰のための適応手法を提案する。
提案手法は,初期ラベルのスパースセットを活用し,データの進化パターンに応答して動的モデル適応を可能にする,革新的なドリフト検出機構を導入する。
適応性を高めるために,Adaptive WINdowingアルゴリズムとRoot Mean Square Error (RMSE)に基づく誤り一般化アルゴリズムを統合する。
ADWINはリアルタイムドリフト検出を容易にし、RMSEはモデル予測精度のロバストな測度を提供する。
この組み合わせにより,ストリーミングデータの課題を効果的にナビゲートし,高い予測精度を維持しつつ,変化パターンに継続的に適応することができる。
最後に、多変量法の性能を様々な公開データセットで評価し、適応しないベースラインと比較する。
包括的評価を通じて,リアルタイムラベル取得が重要な課題であるタスクに対して,適応回帰手法の優れた効果を示す。
その結果、従来のアプローチを上回り、ラベルの不足と進化するデータパターンを特徴とするシナリオにおいて、その可能性を強調した。
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