論文の概要: Hierarchy Representation of Data in Machine Learnings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09965v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 01:49:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 12:52:16.282179
• Title: Hierarchy Representation of Data in Machine Learnings
• Title（参考訳）: 機械学習におけるデータの階層表現
• Authors: Han Yegang, Park Minjun, Byun Duwon, Park Inkyu
• Abstract要約: いくつかのデータポイントに対して明確な判断結果を持つモデルが存在する場合、ほとんどのモデルは、あるターゲットを正しく判断するなら、別のターゲットを正しく判断する関係を示す可能性がある。 本稿では,この階層をターゲット間で可視化する手法を提案する。
• 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: When there are models with clear-cut judgment results for several data points, it is possible that most models exhibit a relationship where if they correctly judge one target, they also correctly judge another target. Conversely, if most models incorrectly judge one target, they may also incorrectly judge another target. We propose a method for visualizing this hierarchy among targets. This information is expected to be beneficial for model improvement.
• Abstract（参考訳）: いくつかのデータポイントに対して明確な判断結果を持つモデルが存在する場合、ほとんどのモデルは、あるターゲットを正しく判断するなら、別のターゲットを正しく判断する関係を示す可能性がある。 逆に、ほとんどのモデルが1つのターゲットを誤って判断する場合、別のターゲットを誤って判断することもある。 ターゲット間の階層を可視化する手法を提案する。 この情報はモデル改善に有用であることが期待される。

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