論文の概要: Histogram Approaches for Imbalanced Data Streams Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17568v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 11:38:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 14:52:25.572496
• 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, Rita P. Ribeiro, Joao Gama,
• Abstract要約: 不均衡なドメインは、特に回帰の文脈において、現実世界の予測分析において重要な課題となる。 本研究では,この制約を克服するためのヒストグラムに基づくサンプリング手法を提案する。 合成および実世界のベンチマークに関する総合的な実験により、HistUSとHistOSは稀な予測精度を大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8385275253826225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imbalanced domains pose a significant challenge in real-world predictive analytics, particularly in the context of regression. While existing research has primarily focused on batch learning from static datasets, limited attention has been given to imbalanced regression in online learning scenarios. Intending to address this gap, in prior work, we proposed sampling strategies based on Chebyshevs inequality as the first methodologies designed explicitly for data streams. However, these approaches operated under the restrictive assumption that rare instances exclusively reside at distribution extremes. This study introduces histogram-based sampling strategies to overcome this constraint, proposing flexible solutions for imbalanced regression in evolving data streams. The proposed techniques -- Histogram-based Undersampling (HistUS) and Histogram-based Oversampling (HistOS) -- employ incremental online histograms to dynamically detect and prioritize rare instances across arbitrary regions of the target distribution to improve predictions in the rare cases. Comprehensive experiments on synthetic and real-world benchmarks demonstrate that HistUS and HistOS substantially improve rare-case prediction accuracy, outperforming baseline models while maintaining competitiveness with Chebyshev-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 不均衡なドメインは、特に回帰の文脈において、現実世界の予測分析において重要な課題となる。 既存の研究は主に静的データセットからのバッチ学習に重点を置いているが、オンライン学習シナリオにおける不均衡な回帰には限定的な注意が向けられている。 このギャップに対処するため、我々はChebyshevsの不等式に基づくサンプリング戦略を、データストリームを明示的に設計した最初の手法として提案した。 しかし、これらのアプローチは、まれな例が極端分布にのみ存在するという制限的な仮定の下で機能する。 本研究では、この制約を克服するためのヒストグラムに基づくサンプリング戦略を導入し、進化するデータストリームにおける不均衡回帰に対する柔軟な解を提案する。 提案手法 - Histogram-based Undersampling (HistUS) と Histogram-based Oversampling (HistOS) - は、インクリメンタルなオンラインヒストグラムを用いて、ターゲット分布の任意の領域にわたるレアなインスタンスを動的に検出し、優先順位付けし、レアケースの予測を改善する。 人工的および実世界のベンチマークに関する総合的な実験により、HistUSとHistOSはチェビシェフベースのアプローチとの競争性を維持しつつ、ベースラインモデルより優れている希少ケースの予測精度を大幅に改善した。

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