論文の概要: Ensemble Learning to Assess Dynamics of Affective Experience Ratings and Physiological Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16036v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 12:53:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 15:12:48.154540
• Title: Ensemble Learning to Assess Dynamics of Affective Experience Ratings and Physiological Change
• Title（参考訳）: 感情的体験評価のダイナミクスと生理的変化を評価するアンサンブル学習
• Authors: Felix Dollack, Kiyoshi Kiyokawa, Huakun Liu, Monica Perusquia-Hernandez, Chirag Raman, Hideaki Uchiyama, Xin Wei
• Abstract要約: 理論的仮定とデータ駆動手法を組み合わせたデータ解析ソリューションを提案する。 この戦略により、テストセットにおけるRMSE全体の1.19が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.094086415816632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The congruence between affective experiences and physiological changes has been a debated topic for centuries. Recent technological advances in measurement and data analysis provide hope to solve this epic challenge. Open science and open data practices, together with data analysis challenges open to the academic community, are also promising tools for solving this problem. In this entry to the Emotion Physiology and Experience Collaboration (EPiC) challenge, we propose a data analysis solution that combines theoretical assumptions with data-driven methodologies. We used feature engineering and ensemble selection. Each predictor was trained on subsets of the training data that would maximize the information available for training. Late fusion was used with an averaging step. We chose to average considering a ``wisdom of crowds'' strategy. This strategy yielded an overall RMSE of 1.19 in the test set. Future work should carefully explore if our assumptions are correct and the potential of weighted fusion.
• Abstract（参考訳）: 情緒経験と生理的変化の一致は、何世紀にもわたって議論されてきた話題である。 計測とデータ分析の最近の技術進歩は、この壮大な課題を解決しようとしている。 オープンサイエンスとオープンデータプラクティスは、学術コミュニティにオープンなデータ分析の課題とともに、この問題を解決するための有望なツールでもある。 本稿では,EPiC(Emotion Physiology and Experience Collaboration)の課題として,理論的仮定とデータ駆動手法を組み合わせたデータ解析ソリューションを提案する。 機能エンジニアリングとアンサンブルセレクションを使用しました。 各予測器はトレーニングデータのサブセットに基づいてトレーニングされ、トレーニングに利用可能な情報を最大化する。 後期核融合は平均的なステップで使用された。 私たちは‘群衆のウィズム’戦略を平均化することにしました。 この戦略により、テストセット全体のrmseは1.19となった。 将来の作業は、私たちの仮定が正しいかどうか、重み付け融合の可能性について慎重に検討するべきです。

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