Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bias Correction in Machine Learning-based Classification of Rare Events

論文の概要: Bias Correction in Machine Learning-based Classification of Rare Events

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06212v1
Date: Thu, 4 Jul 2024 08:02:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 22:32:40.851867
Title: Bias Correction in Machine Learning-based Classification of Rare Events
Title（参考訳）: 機械学習による希少事象の分類におけるバイアス補正
Authors: Luuk Gubbels, Marco Puts, Piet Daas,
Abstract要約: オンラインプラットフォームビジネスは、Webスクラッドテキストを使用して識別することができる。これは自然言語処理とまれな事象検出の要素を組み合わせた分類問題である。ここでは、偽陽性を減らす機械学習ベースのテキスト分類手法の開発について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Online platform businesses can be identified by using web-scraped texts. This is a classification problem that combines elements of natural language processing and rare event detection. Because online platforms are rare, accurately identifying them with Machine Learning algorithms is challenging. Here, we describe the development of a Machine Learning-based text classification approach that reduces the number of false positives as much as possible. It greatly reduces the bias in the estimates obtained by using calibrated probabilities and ensembles.
Abstract（参考訳）: オンラインプラットフォームビジネスは、Webスクラッドテキストを使用して識別することができる。これは自然言語処理とまれな事象検出の要素を組み合わせた分類問題である。オンラインプラットフォームはまれなので、それらを機械学習アルゴリズムで正確に識別することは難しい。本稿では,機械学習に基づくテキスト分類手法の開発について述べる。キャリブレーションされた確率とアンサンブルを用いて得られた推定値のバイアスを大幅に低減する。

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