論文の概要: PUAL: A Classifier on Trifurcate Positive-Unlabeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20970v1
• Date: Fri, 31 May 2024 16:18:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 13:48:55.076059
• Title: PUAL: A Classifier on Trifurcate Positive-Unlabeled Data
• Title（参考訳）: PUAL: 正のラベルなしデータのトリフル化のための分類器
• Authors: Xiaoke Wang, Xiaochen Yang, Rui Zhu, Jing-Hao Xue,
• Abstract要約: 非対称損失(PUAL)を有するPU分類器を提案する。 我々は、PUALが非線形決定境界を得ることを可能にするカーネルベースのアルゴリズムを開発した。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットの実験を通して、PUALはトリフルケートデータの良好な分類を実現できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.617810881312867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Positive-unlabeled (PU) learning aims to train a classifier using the data containing only labeled-positive instances and unlabeled instances. However, existing PU learning methods are generally hard to achieve satisfactory performance on trifurcate data, where the positive instances distribute on both sides of the negative instances. To address this issue, firstly we propose a PU classifier with asymmetric loss (PUAL), by introducing a structure of asymmetric loss on positive instances into the objective function of the global and local learning classifier. Then we develop a kernel-based algorithm to enable PUAL to obtain non-linear decision boundary. We show that, through experiments on both simulated and real-world datasets, PUAL can achieve satisfactory classification on trifurcate data.
• Abstract（参考訳）: Positive-Unlabeled (PU)学習は、ラベル付き陽性インスタンスとラベルなしインスタンスのみを含むデータを使用して、分類器をトレーニングすることを目的としている。 しかし、既存のPU学習手法は、正のインスタンスが負のインスタンスの両側に分散しているトリフルケートデータに対して満足な性能を達成するのが普通である。 この問題に対処するために、まず、グローバルおよびローカル学習分類器の目的関数に正のインスタンスに非対称損失の構造を導入することにより、非対称損失を持つPU分類器(PUAL)を提案する。 そこで我々は,PUALが非線形決定境界が得られるようなカーネルベースのアルゴリズムを開発した。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットの実験を通して、PUALはトリフルケートデータの良好な分類を実現できることを示す。

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