論文の概要: Quantum SMOTE with Angular Outliers: Redefining Minority Class Handling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19001v1
- Date: Fri, 31 Jan 2025 10:10:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-03 14:02:44.595703
- Title: Quantum SMOTE with Angular Outliers: Redefining Minority Class Handling
- Title（参考訳）: Angular出力を備えた量子SMOTE:マイナークラスのハンドリングを再定義
- Authors: Nishikanta Mohanty, Bikash K. Behera, Christopher Ferrie,
- Abstract要約: 量子SMOTEV2は、スワップテストと1つのデータセントロイドを中心とした量子回転を用いてデータサンプルを合成する。
実験結果から、中等度SMOTEレベル(30-36%)におけるモデル性能指標の顕著な向上が示された。
この方法はスケーラブルで、コンパクトなスワップテストと低深さ量子回路を利用して、多数の特徴に対応する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6590638305972631
- License:
- Abstract: This paper introduces Quantum-SMOTEV2, an advanced variant of the Quantum-SMOTE method, leveraging quantum computing to address class imbalance in machine learning datasets without K-Means clustering. Quantum-SMOTEV2 synthesizes data samples using swap tests and quantum rotation centered around a single data centroid, concentrating on the angular distribution of minority data points and the concept of angular outliers (AOL). Experimental results show significant enhancements in model performance metrics at moderate SMOTE levels (30-36%), which previously required up to 50% with the original method. Quantum-SMOTEV2 maintains essential features of its predecessor (arXiv:2402.17398), such as rotation angle, minority percentage, and splitting factor, allowing for tailored adaptation to specific dataset needs. The method is scalable, utilizing compact swap tests and low depth quantum circuits to accommodate a large number of features. Evaluation on the public Cell-to-Cell Telecom dataset with Random Forest (RF), K-Nearest Neighbours (KNN) Classifier, and Neural Network (NN) illustrates that integrating Angular Outliers modestly boosts classification metrics like accuracy, F1 Score, AUC-ROC, and AUC-PR across different proportions of synthetic data, highlighting the effectiveness of Quantum-SMOTEV2 in enhancing model performance for edge cases.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Quantum-SMOTEV2を提案する。Quantum-SMOTE法は量子コンピューティングを利用して,K-Meansクラスタリングを使わずに,機械学習データセットのクラス不均衡に対処する。
量子SMOTEV2は、スワップテストと1つのデータセントロイドを中心とした量子回転を使ってデータサンプルを合成する。
実験の結果,SMOTEの適度なSMOTEレベル(30～36%)におけるモデル性能指標の大幅な向上が認められた。
量子SMOTEV2は、回転角、マイノリティパーセンテージ、スプリッティング係数などの前者の特徴(arXiv:2402.17398)を維持しており、特定のデータセットのニーズに適応できるようにしている。
この方法はスケーラブルで、コンパクトなスワップテストと低深さ量子回路を利用して、多数の特徴に対応する。
ランダムフォレスト(RF)、K-Nearest Neighbours(KNN)分類器、ニューラルネットワーク(NN)による公開セル・ツー・セルテレコムデータセットの評価では、Angular Outliersの統合は、精度、F1スコア、AUC-ROC、AUC-PRなどの分類指標を、さまざまな合成データの比率で適度に向上させ、エッジケースのモデルパフォーマンスを向上させるためにQuantum-SMOTEV2の有効性を強調している。
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