論文の概要: Federated Learning with Discriminative Naive Bayes Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01532v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 17:12:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:52.411059
• Title: Federated Learning with Discriminative Naive Bayes Classifier
• Title（参考訳）: 識別的ナイーブベイズ分類器によるフェデレーション学習
• Authors: Pablo Torrijos, Juan C. Alfaro, José A. Gámez, José M. Puerta,
• Abstract要約: フェデレーション学習は、分散データソース上で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,個別変数を仮定して,NB分類のための新たなフェデレーション手法を提案する。 提案手法はNBの識別的変種をフェデレートし,条件付き確率表の代わりに無意味なパラメータを共有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6574756524825567
• License:
• Abstract: Federated Learning has emerged as a promising approach to train machine learning models on decentralized data sources while preserving data privacy. This paper proposes a new federated approach for Naive Bayes (NB) classification, assuming discrete variables. Our approach federates a discriminative variant of NB, sharing meaningless parameters instead of conditional probability tables. Therefore, this process is more reliable against possible attacks. We conduct extensive experiments on 12 datasets to validate the efficacy of our approach, comparing federated and non-federated settings. Additionally, we benchmark our method against the generative variant of NB, which serves as a baseline for comparison. Our experimental results demonstrate the effectiveness of our method in achieving accurate classification.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データプライバシを保護しながら、分散データソース上で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,個別変数を仮定して,NB分類のための新たなフェデレーション手法を提案する。 提案手法はNBの識別的変種をフェデレートし,条件付き確率表の代わりに無意味なパラメータを共有する。 したがって、このプロセスは攻撃の可能性に対してより信頼性が高い。 我々は、フェデレーションと非フェデレーション設定を比較して、12のデータセットで広範囲に実験を行い、アプローチの有効性を検証した。 さらに,提案手法を,NBの生成的変種に対してベンチマークし,比較のベースラインとして機能する。 実験により, 精度の高い分類を実現する上で, 提案手法の有効性が示された。

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