Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Loss Design Techniques For Decision Tree Robustness To Label Noise

論文の概要: Exploring Loss Design Techniques For Decision Tree Robustness To Label Noise

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17672v1
Date: Mon, 27 May 2024 21:49:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 23:11:29.060968
Title: Exploring Loss Design Techniques For Decision Tree Robustness To Label Noise
Title（参考訳）: ラベルノイズに対する決定木ロバストネスのための損失設計手法の探索
Authors: Lukasz Sztukiewicz, Jack Henry Good, Artur Dubrawski,
Abstract要約: 決定木の堅牢性向上に深層学習損失設計の考え方を応用できるかどうかを検討する。両手法とも損失補正と対称損失は有効ではないことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.13779291372763
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In the real world, data is often noisy, affecting not only the quality of features but also the accuracy of labels. Current research on mitigating label errors stems primarily from advances in deep learning, and a gap exists in exploring interpretable models, particularly those rooted in decision trees. In this study, we investigate whether ideas from deep learning loss design can be applied to improve the robustness of decision trees. In particular, we show that loss correction and symmetric losses, both standard approaches, are not effective. We argue that other directions need to be explored to improve the robustness of decision trees to label noise.
Abstract（参考訳）: 実世界では、データはしばしば騒々しく、特徴の質だけでなくラベルの精度にも影響を与えます。ラベル誤りの軽減に関する現在の研究は、主にディープラーニングの進歩に起因し、解釈可能なモデル、特に決定木に根ざしたモデルにおいてギャップが存在する。本研究では,Deciment Treeの堅牢性を向上させるために,ディープラーニングの損失設計からアイデアを適用できるかどうかを検討する。特に、両標準手法とも損失補正と対称損失は有効ではないことを示す。我々は、ノイズをラベル付けするための決定木の堅牢性を改善するために、他の方向を検討する必要があると論じている。

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