論文の概要: Restoring balance: principled under/oversampling of data for optimal classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09535v1
• Date: Wed, 15 May 2024 17:45:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 12:46:34.986207
• Title: Restoring balance: principled under/oversampling of data for optimal classification
• Title（参考訳）: 復元バランス:最適な分類のためのデータのアンダー/オーバーサンプリングの原則
• Authors: Emanuele Loffredo, Mauro Pastore, Simona Cocco, Rémi Monasson,
• Abstract要約: 実世界のデータのクラス不均衡は、機械学習タスクに共通のボトルネックをもたらす。 データのアンダーやオーバーサンプリングといった緩和戦略は、定期的に提案され、実証的にテストされる。 我々は、クラス不均衡、データの第1、第2モーメント、考慮されたパフォーマンスの指標に依存するアンダー/オーバーサンプリング戦略の効果を鋭く予測する。
• 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: Class imbalance in real-world data poses a common bottleneck for machine learning tasks, since achieving good generalization on under-represented examples is often challenging. Mitigation strategies, such as under or oversampling the data depending on their abundances, are routinely proposed and tested empirically, but how they should adapt to the data statistics remains poorly understood. In this work, we determine exact analytical expressions of the generalization curves in the high-dimensional regime for linear classifiers (Support Vector Machines). We also provide a sharp prediction of the effects of under/oversampling strategies depending on class imbalance, first and second moments of the data, and the metrics of performance considered. We show that mixed strategies involving under and oversampling of data lead to performance improvement. Through numerical experiments, we show the relevance of our theoretical predictions on real datasets, on deeper architectures and with sampling strategies based on unsupervised probabilistic models.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータのクラス不均衡は機械学習のタスクに共通のボトルネックをもたらす。 データのアンダーやオーバーサンプリングといった緩和戦略は、定期的に提案され、実証的にテストされるが、データ統計にどのように適応すべきかは、まだよく分かっていない。 本研究では,線形分類器の高次元状態における一般化曲線の正確な解析式を決定する(Support Vector Machines)。 また、クラス不均衡、データの第1、第2モーメント、考慮されたパフォーマンスの指標に依存するアンダー/オーバーサンプリング戦略の効果を鋭く予測する。 データのアンダーとオーバーサンプリングを含む混合戦略がパフォーマンス改善につながっていることを示す。 数値実験を通じて、実際のデータセット、より深いアーキテクチャ、および教師なし確率モデルに基づくサンプリング戦略に基づく理論予測の妥当性を示す。

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