論文の概要: An Experimental Study on the Rashomon Effect of Balancing Methods in Imbalanced Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01557v3
• Date: Mon, 22 Jul 2024 14:25:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 01:41:25.077761
• Title: An Experimental Study on the Rashomon Effect of Balancing Methods in Imbalanced Classification
• Title（参考訳）: 不均衡分類におけるバランシング手法の羅生門効果に関する実験的研究
• Authors: Mustafa Cavus, Przemysław Biecek,
• Abstract要約: 本稿では,ラショモン効果を用いた予測多重度に及ぼすバランス法の影響について検討する。 データ中心のAIにおける盲点モデル選択は、ほぼ同じ精度のモデルのセットからリスクが高いため、非常に重要です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictive models may generate biased predictions when classifying imbalanced datasets. This happens when the model favors the majority class, leading to low performance in accurately predicting the minority class. To address this issue, balancing or resampling methods are critical data-centric AI approaches in the modeling process to improve prediction performance. However, there have been debates and questions about the functionality of these methods in recent years. In particular, many candidate models may exhibit very similar predictive performance, called the Rashomon effect, in model selection, and they may even produce different predictions for the same observations. Selecting one of these models without considering the predictive multiplicity -- which is the case of yielding conflicting models' predictions for any sample -- can result in blind selection. In this paper, the impact of balancing methods on predictive multiplicity is examined using the Rashomon effect. It is crucial because the blind model selection in data-centric AI is risky from a set of approximately equally accurate models. This may lead to severe problems in model selection, validation, and explanation. To tackle this matter, we conducted real dataset experiments to observe the impact of balancing methods on predictive multiplicity through the Rashomon effect by using a newly proposed metric obscurity in addition to the existing ones: ambiguity and discrepancy. Our findings showed that balancing methods inflate the predictive multiplicity and yield varying results. To monitor the trade-off between the prediction performance and predictive multiplicity for conducting the modeling process responsibly, we proposed using the extended version of the performance-gain plot when balancing the training data.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルは、不均衡なデータセットを分類する際にバイアス付き予測を生成する。 これは、モデルが多数派クラスを好むときに起こり、少数派クラスを正確に予測する性能が低下する。 この問題に対処するためには、予測性能を改善するために、モデリングプロセスにおけるデータ中心のAIアプローチのバランスや再サンプリングが重要である。 しかし,近年,これらの手法の機能に関する議論や疑問が持ち上がっている。 特に、多くの候補モデルは、モデル選択において、ラショモン効果と呼ばれる非常に類似した予測性能を示し、同じ観測に対して異なる予測を生成することもある。 これらのモデルの1つを選択することは、予測的多重性(つまり、任意のサンプルに対して矛盾するモデルの予測を得る場合)を考慮せずに、盲点選択をもたらす。 本稿では,ラショモン効果を用いて,バランシング手法が予測乗算性に与える影響について検討する。 データ中心のAIにおける盲点モデル選択は、ほぼ同じ精度のモデルのセットからリスクが高いため、非常に重要です。 これは、モデル選択、検証、説明において深刻な問題を引き起こす可能性がある。 この問題に対処するため,本研究では,既存手法の曖昧さと不明瞭さに加えて,新たに提案された測度不明瞭さを用いることで,分散手法がラショモン効果による予測乗法に与える影響を観測するために,実際のデータセット実験を行った。 その結果, バランス法は, 予測多重度を増大させ, 様々な結果をもたらすことがわかった。 そこで本研究では,予測性能と予測乗算とのトレードオフを考慮し,学習データのバランスをとる際に,評価ゲインプロットの拡張版を用いることを提案する。

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