論文の概要: Intrinsic Data Constraints and Upper Bounds in Binary Classification Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17036v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 14:16:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 14:57:03.325396
• Title: Intrinsic Data Constraints and Upper Bounds in Binary Classification Performance
• Title（参考訳）: バイナリ分類性能における内在的データ制約と上限
• Authors: Fei Jing, Zi-Ke Zhang and Qingpeng Zhang
• Abstract要約: 実データセット上でのバイナリ分類性能の理論的上限は理論的に達成可能であることを示す。 本分析により,2値分類データにおける性能の上限値とクラス重複レベルとの詳細な関係が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.565633304845458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The structure of data organization is widely recognized as having a substantial influence on the efficacy of machine learning algorithms, particularly in binary classification tasks. Our research provides a theoretical framework suggesting that the maximum potential of binary classifiers on a given dataset is primarily constrained by the inherent qualities of the data. Through both theoretical reasoning and empirical examination, we employed standard objective functions, evaluative metrics, and binary classifiers to arrive at two principal conclusions. Firstly, we show that the theoretical upper bound of binary classification performance on actual datasets can be theoretically attained. This upper boundary represents a calculable equilibrium between the learning loss and the metric of evaluation. Secondly, we have computed the precise upper bounds for three commonly used evaluation metrics, uncovering a fundamental uniformity with our overarching thesis: the upper bound is intricately linked to the dataset's characteristics, independent of the classifier in use. Additionally, our subsequent analysis uncovers a detailed relationship between the upper limit of performance and the level of class overlap within the binary classification data. This relationship is instrumental for pinpointing the most effective feature subsets for use in feature engineering.
• Abstract（参考訳）: データ組織の構造は、特に二分分類タスクにおいて、機械学習アルゴリズムの有効性に大きな影響を与えると広く認識されている。 我々の研究は、与えられたデータセット上のバイナリ分類器の最大ポテンシャルは、データ固有の性質に主に制約されていることを示唆する理論的枠組みを提供する。 理論的推論と経験的検証の両面で,2つの主要な結論に達するために,標準目的関数,評価指標,二項分類器を用いた。 まず,実際のデータセット上でのバイナリ分類性能の理論的上限を理論的に達成できることを示す。 この上界は、学習損失と評価基準の間の計算可能な平衡を表す。 第二に、一般的に使用される3つの評価指標の正確な上限を計算し、その上界がデータセットの特性と複雑に結びついており、使用中の分類器とは無関係である。 さらに、その後の分析により、二項分類データにおける性能上限とクラス重複レベルとの詳細な関係が明らかになった。 この関係は、機能工学で使用する最も効果的な機能サブセットを特定するのに役立ちます。

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