論文の概要: Generalizing Machine Learning Evaluation through the Integration of Shannon Entropy and Rough Set Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12511v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 21:22:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 16:44:29.225956
• Title: Generalizing Machine Learning Evaluation through the Integration of Shannon Entropy and Rough Set Theory
• Title（参考訳）: シャノンエントロピーとラフセット理論の統合による機械学習評価の一般化
• Authors: Olga Cherednichenko, Dmytro Chernyshov, Dmytro Sytnikov, Polina Sytnikova,
• Abstract要約: 我々は、粗集合論の粒度とシャノンエントロピーの不確かさの定量化を相乗化する包括的枠組みを導入する。 我々の手法は様々なデータセットで厳密にテストされており、予測性能を評価するだけでなく、基礎となるデータの複雑さとモデルロバスト性を照らす能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research paper delves into the innovative integration of Shannon entropy and rough set theory, presenting a novel approach to generalize the evaluation approach in machine learning. The conventional application of entropy, primarily focused on information uncertainty, is extended through its combination with rough set theory to offer a deeper insight into data's intrinsic structure and the interpretability of machine learning models. We introduce a comprehensive framework that synergizes the granularity of rough set theory with the uncertainty quantification of Shannon entropy, applied across a spectrum of machine learning algorithms. Our methodology is rigorously tested on various datasets, showcasing its capability to not only assess predictive performance but also to illuminate the underlying data complexity and model robustness. The results underscore the utility of this integrated approach in enhancing the evaluation landscape of machine learning, offering a multi-faceted perspective that balances accuracy with a profound understanding of data attributes and model dynamics. This paper contributes a groundbreaking perspective to machine learning evaluation, proposing a method that encapsulates a holistic view of model performance, thereby facilitating more informed decision-making in model selection and application.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,シャノンエントロピーと粗集合理論の革新的統合を考察し,機械学習における評価手法を一般化するための新しいアプローチを提案する。 エントロピーの従来の応用は、主に情報の不確実性に焦点を当てており、データ固有の構造と機械学習モデルの解釈可能性に関する深い洞察を提供するために、粗い集合理論と組み合わせて拡張されている。 本稿では,粗集合論の粒度とシャノンエントロピーの不確かさの定量化を,機械学習アルゴリズムのスペクトルに適用した包括的フレームワークを提案する。 我々の手法は様々なデータセットで厳密にテストされており、予測性能を評価するだけでなく、基礎となるデータの複雑さとモデルロバスト性を照らす能力を示している。 この結果は、機械学習の評価環境を強化するための統合されたアプローチの有用性を強調し、精度とデータ属性の深い理解とモデルダイナミクスのバランスをとる多面的な視点を提供する。 本稿では、モデル性能の全体像をカプセル化する手法を提案し、モデル選択と応用におけるより深い意思決定を容易にすることを目的とした、機械学習評価に対する画期的な視点を提供する。

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