論文の概要: Joint empirical risk minimization for instance-dependent positive-unlabeled data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16557v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 12:45:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:49:05.293709
• Title: Joint empirical risk minimization for instance-dependent positive-unlabeled data
• Title（参考訳）: 事例依存型正ラベルデータに対する共同的リスク最小化
• Authors: Wojciech Rejchel, Pawe{\l} Teisseyre, Jan Mielniczuk
• Abstract要約: 正とラベルなしのデータ(PU学習)からの学習は、機械学習のタスクとして積極的に研究されている。 目標は、ラベル付きインスタンスとラベルなしインスタンスの一部を含むデータセットに基づいて、バイナリ分類モデルをトレーニングすることだ。 ラベルなし集合は、残りの部分の正と全ての負の観察を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.112909937203119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from positive and unlabeled data (PU learning) is actively researched machine learning task. The goal is to train a binary classification model based on a training dataset containing part of positives which are labeled, and unlabeled instances. Unlabeled set includes remaining part of positives and all negative observations. An important element in PU learning is modeling of the labeling mechanism, i.e. labels' assignment to positive observations. Unlike in many prior works, we consider a realistic setting for which probability of label assignment, i.e. propensity score, is instance-dependent. In our approach we investigate minimizer of an empirical counterpart of a joint risk which depends on both posterior probability of inclusion in a positive class as well as on a propensity score. The non-convex empirical risk is alternately optimised with respect to parameters of both functions. In the theoretical analysis we establish risk consistency of the minimisers using recently derived methods from the theory of empirical processes. Besides, the important development here is a proposed novel implementation of an optimisation algorithm, for which sequential approximation of a set of positive observations among unlabeled ones is crucial. This relies on modified technique of 'spies' as well as on a thresholding rule based on conditional probabilities. Experiments conducted on 20 data sets for various labeling scenarios show that the proposed method works on par or more effectively than state-of-the-art methods based on propensity function estimation.
• Abstract（参考訳）: 正およびラベルなしデータ(PU学習)からの学習は、機械学習タスクとして積極的に研究されている。 目標は、ラベル付きインスタンスとラベル付きインスタンスの一部を含むトレーニングデータセットに基づいて、バイナリ分類モデルをトレーニングすることだ。 非ラベル集合は、正の残りの部分と全ての負の観測を含む。 pu学習の重要な要素は、ラベル付けメカニズム、すなわち、ポジティブな観察に対するラベルの割り当てのモデル化である。 多くの先行研究とは異なり、ラベル割り当ての確率、すなわち確率スコアがインスタンスに依存した現実的な設定を考える。 本研究では,ポジティブクラスにおける包含確率とプロペンサリティスコアの両方に依存する共同リスクの経験的対応者の最小化について検討する。 非凸経験的リスクは、両関数のパラメータに関して交互に最適化される。 理論解析では, 経験過程の理論から最近導出した手法を用いて, ミニミザのリスク一貫性を確立する。 さらに、ここでの重要な発展は最適化アルゴリズムの新たな実装の提案であり、ラベルのないものの間での正の観測集合の逐次近似が重要である。 これは条件付き確率に基づくしきい値規則と同様に「スパイ」の修正技術に依存する。 様々なラベリングシナリオに対する20のデータセットを用いた実験により,提案手法は,プロペンサシティ関数推定に基づく最先端手法と同等かそれ以上に有効であることが示された。

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