論文の概要: Histogram approaches for imbalanced data streams regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17568v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 11:03:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 22:32:42.584489
• Title: Histogram approaches for imbalanced data streams regression
• Title（参考訳）: 不均衡データストリーム回帰のためのヒストグラムアプローチ
• Authors: Ehsan Aminian, Joao Gama, Rita P. Ribeiro,
• Abstract要約: データストリームのバランスをとるためにヒストグラムベースのアプローチを利用する新しいデータレベルサンプリング戦略である textttHistUS と textttHistOS を導入する。 textttHistUS と textttHistOS は,合成および実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて,従来の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8385275253826225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Handling imbalanced data streams in regression tasks presents a significant challenge, as rare instances can appear anywhere in the target distribution rather than being confined to its extreme values. In this paper, we introduce novel data-level sampling strategies, \texttt{HistUS} and \texttt{HistOS}, that utilize histogram-based approaches to dynamically balance data streams. Unlike previous methods based on Chebyshev\textquotesingle s inequality, our proposed techniques identify and handle rare cases across the entire distribution effectively. We demonstrate that \texttt{HistUS} and \texttt{HistOS} outperform traditional methods through extensive experiments on synthetic and real-world datasets, leading to more accurate and robust regression models in streaming environments.
• Abstract（参考訳）: 不均衡なデータストリームをレグレッションタスクで処理することは、極端に値に制限されるのではなく、ターゲットのディストリビューションに稀なインスタンスが現れるため、大きな課題となる。 本稿では,ヒストグラムに基づく手法を用いてデータストリームの動的バランスをとる新しいデータレベルサンプリング戦略である \texttt{HistUS} と \texttt{HistOS} を紹介する。 従来のChebyshev\textquotesle s inequalityに基づく手法とは異なり,本手法は分布全体の稀なケースを効果的に同定・処理する。 我々は、合成および実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、従来の手法よりも優れた性能を示し、ストリーミング環境におけるより正確で堅牢な回帰モデルをもたらすことを実証した。

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