論文の概要: A Quantum Approach to Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17398v3
• Date: Thu, 4 Jul 2024 10:06:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 23:43:31.011678
• Title: A Quantum Approach to Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
• Title（参考訳）: SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)への量子的アプローチ
• Authors: Nishikanta Mohanty, Bikash K. Behera, Christopher Ferrie, Pravat Dash,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習データセットにおけるクラス不均衡の問題を解くために,Quantum-SMOTE法を提案する。 量子SMOTEはスワップテストや量子回転といった量子プロセスを用いて合成データポイントを生成する。 このアプローチは、Telecom Churnの公開データセットでテストされ、その影響と、さまざまな合成データの比率を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5186937600119894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The paper proposes the Quantum-SMOTE method, a novel solution that uses quantum computing techniques to solve the prevalent problem of class imbalance in machine learning datasets. Quantum-SMOTE, inspired by the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), generates synthetic data points using quantum processes such as swap tests and quantum rotation. The process varies from the conventional SMOTE algorithm's usage of K-Nearest Neighbors (KNN) and Euclidean distances, enabling synthetic instances to be generated from minority class data points without relying on neighbor proximity. The algorithm asserts greater control over the synthetic data generation process by introducing hyperparameters such as rotation angle, minority percentage, and splitting factor, which allow for customization to specific dataset requirements. Due to the use of a compact swap test, the algorithm can accommodate a large number of features. Furthermore, the approach is tested on a public dataset of Telecom Churn and evaluated alongside two prominent classification algorithms, Random Forest and Logistic Regression, to determine its impact along with varying proportions of synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習データセットにおけるクラス不均衡の問題を解くために,量子コンピューティング技術を用いた新しい解法であるQuantum-SMOTE法を提案する。 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)にインスパイアされた量子SMOTEは、スワップテストや量子回転といった量子プロセスを用いて合成データポイントを生成する。 このプロセスは、従来のSMOTEアルゴリズムのK-Nearest Neighbors (KNN) やユークリッド距離(ユークリッド距離)と異なり、近隣に依存せずに、少数クラスのデータポイントから合成インスタンスを生成することができる。 このアルゴリズムは、回転角、マイノリティパーセンテージ、分割係数などのハイパーパラメータを導入し、特定のデータセット要求へのカスタマイズを可能にすることによって、合成データ生成プロセスに対するより深い制御を主張する。 コンパクトスワップテストを使用するため、アルゴリズムは多くの機能に対応できる。 さらに、このアプローチはTelecom Churnの公開データセット上でテストされ、ランダムフォレストとロジスティック回帰という2つの顕著な分類アルゴリズムとともに評価され、その影響と、さまざまな合成データの比率が決定される。

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