論文の概要: Fitting Multiple Machine Learning Models with Performance Based Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06572v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 19:38:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:07:35.231965
• Title: Fitting Multiple Machine Learning Models with Performance Based Clustering
• Title（参考訳）: パフォーマンスに基づくクラスタリングによる複数機械学習モデルの適合
• Authors: Mehmet Efe Lorasdagi, Ahmet Berker Koc, Ali Taha Koc, Suleyman Serdar Kozat,
• Abstract要約: 従来の機械学習のアプローチは、データが単一の生成メカニズムから来ると仮定している。 本稿では,特徴値と対象値の関係に応じてデータをグループ化することで,この仮定を解消するクラスタリングフレームワークを提案する。 フレームワークをストリーミングデータを持つアプリケーションに拡張し、モデルのアンサンブルを使用して結果を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.763425474439552
• License:
• Abstract: Traditional machine learning approaches assume that data comes from a single generating mechanism, which may not hold for most real life data. In these cases, the single mechanism assumption can result in suboptimal performance. We introduce a clustering framework that eliminates this assumption by grouping the data according to the relations between the features and the target values and we obtain multiple separate models to learn different parts of the data. We further extend our framework to applications having streaming data where we produce outcomes using an ensemble of models. For this, the ensemble weights are updated based on the incoming data batches. We demonstrate the performance of our approach over the widely-studied real life datasets, showing significant improvements over the traditional single-model approaches.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習のアプローチは、データが単一の生成メカニズムから来ると仮定している。 このような場合、単一のメカニズムの仮定は、最適以下の性能をもたらす可能性がある。 特徴と対象値の関係に応じてデータをグループ化することで、この仮定を解消するクラスタリングフレームワークを導入し、データの異なる部分を学習するための複数の別々のモデルを得る。 我々はさらに、フレームワークをストリーミングデータを持つアプリケーションに拡張し、モデルのアンサンブルを使用して結果を生成する。 このため、受信したデータバッチに基づいてアンサンブル重みが更新される。 我々は、広く研究されている実生活データセットに対するアプローチの性能を実証し、従来の単一モデルアプローチよりも大幅に改善したことを示す。

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