論文の概要: Comments on Friedman's Method for Class Distribution Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16666v2
• Date: Sat, 20 Jul 2024 19:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 01:21:37.961853
• Title: Comments on Friedman's Method for Class Distribution Estimation
• Title（参考訳）: クラス分布推定のためのフリードマン法に関するコメント
• Authors: Dirk Tasche,
• Abstract要約: クラス分布推定の目的は、クラスラベルの観測を伴わないテストデータセットにおいて、事前クラス確率の値を決定することである。 クラス分布推定のための線形方程式系を設計するための一般的な枠組みの文脈において、フリードマンの手法の特性と、Friedman(文献ではDeBias法と呼ばれる)によって言及された別のアプローチについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3053649021965603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The purpose of class distribution estimation (also known as quantification) is to determine the values of the prior class probabilities in a test dataset without class label observations. A variety of methods to achieve this have been proposed in the literature, most of them based on the assumption that the distributions of the training and test data are related through prior probability shift (also known as label shift). Among these methods, Friedman's method has recently been found to perform relatively well both for binary and multi-class quantification. We discuss the properties of Friedman's method and another approach mentioned by Friedman (called DeBias method in the literature) in the context of a general framework for designing linear equation systems for class distribution estimation.
• Abstract（参考訳）: クラス分布推定(量化とも呼ばれる)の目的は、クラスラベルの観測を伴わないテストデータセットにおいて、事前クラス確率の値を決定することである。 それらの多くは、トレーニングとテストデータの分布が事前確率シフト(ラベルシフトとも呼ばれる)を通して関連しているという仮定に基づいている。 これらの方法のうち、フリードマンの手法は、最近二項量子化と多項量子化の両方に対して比較的よく機能することが判明した。 クラス分布推定のための線形方程式系を設計するための一般的な枠組みの文脈において、フリードマンの手法の特性と、Friedman(文献ではDeBias法と呼ばれる)によって言及された別のアプローチについて論じる。

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